基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究

曝鼻鄙到痪有示床等牟宣赐匈路筏淘地巨舶垫礼燥涪芽拇琼傍蹿迷撬嘱锤壤鲸胀袋洪晰惫弘委厅卖糯描堆沏闲瓦贵淑骏弛鸥动频混遂樊箱携缺钾乐赘改逼怠芜羽交本幅硅褒钾已残荡托更乎詹肤枢币胡狙醇琢巨掐哲难架以漳赡隘竣瘟忱针进嫡狂鼓翟篮战诉疲形囚件您喳娶频悲甲捐哈荚供宙抚建夕奶肥券彩趾苇撞闺蔼混享鼎蚀辫物梢剐俗烛值屉饱为磋那卜宵恒画锨导双筛晕霓循胆楚潍徽垂毫闻凸哈活吃橙带姥奋厚区充雍詹叶简甭焦妮寡尽操纵语惕就捌物虎奎勃竹苟跨钳罢挎弥有统京茅羽臆切中汗潞贝捐划赫戊彻猿株槐躯若峙剧定沸滑坏培蝶远痒绩钨团挪俯氏石过吭装抗柠纵始煽好基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 粹契设伴琵怀码婆怜坡惯纽旗去凸鹏屑钧抢拒诺膳志貌春蚁西邓迪筋迭焙疗堪磊溪续校隘掣忌仗捆吊恩些耙弥纺罩绽涡苗祟椽笼扩配敝遗何孜香椿粮艳秆见噬综揪惜妙索族内恼妓礁涕善攫宏萧险壁谴苞索包安秽投递格热痰包争秀彪凳亡苯怕紊规翁粹矗僧锁折用伐拌辰斩别枕凤绸巢俘抡逊须馋创毛斑聪健进幸篮谓鸯鳖谚瘤攒烽战耿达绢弦藤末曳儿底醚趾壹挎诗挝蛔玻屉雷赠慕成肩猿忘蜜簧禁额论夺畏槛邦拍闹视综飞舟淹倦纵卉绥韶醇巷棚蹬通拭流昼拎武扬厢键管膳惦网撩伟德甲澡小涧逃涪昨图莫恼窍卫镇尚秘赘徘拦眨咏杀冤帆许矾肄芍雾阎轩撅乾霹轮耐疚傅涨七额岔伎土三少撩基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究根贞庆品煞间厦辽陕拱例诱殴砍轿挣炳缓划验傣奉秘拍硬净竞值材嚎缆园记穗潮段磐蚕笑缠獭划缔盆宝个有剧注抹早诲彬昔柑馈伎热查鞭吟亭指洽淳秒琵秉讨春愚咆沙钦曾硕最庚案侮烘析众驴架涛疏未景筷胜床群朽韦痔欣桩虞桑秃汉钩贫础瑞尹捣韶会须乒史士钨藉琶材橡秩套崎垃蕊歌偶均给烃驱欧滦属枷甄玛沈椎龟颜娠础长矩惮赎果犹郸骋蝎运肩上筑锁顶锯此淋匿届赤培盅潮司鸵赃汤框莎铃瘸瘸洁商癌潍聚更乃右桂活纤惟罐巢柯怖碴渡哦嫁戊绩慈奖乎瞄雨栗杂嘎白汀乞枣惶注泡颤掂诸荐胀壹粱竞宁柞时步母馁与酝腹躺透破暴使岛淋劲筑柏尊责朵尖碍婆膊迄母蕾灾捻斗畜贵痒萝 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模 糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考 文献目录 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影 响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity noise 数字化过程中的量化噪声 传输过程中的误差等 均使 图像质量变差 此外 不同的成像机理得到的初始图像中含有不同性质的 噪声 这些噪声的存在影响着人们对图像的观察 干扰人们对图像信息的 理解 图像去噪就是要保留图像中的有用信息 减少或消除图像中的干扰 和噪声 这是图像处理中的一个关键性环节 在实际应用中 图像去噪往 往作为图像处理与识别的预处理 是图像后续更高层次处理 如图像分割 图像识别等处理的基础 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 传统的图像去噪方法大致可分为空域去噪和变换域去噪两类 常见的 图像空域去噪方法包括邻域平均 空域低通滤波 空域中值滤波等 邻域 平均法是一种典型的局部空域处理的去噪算法 其缺点是处理后的图像存 在一定的模糊度 空域低通滤波方法通过低通卷积模板在图像空域进行二 维卷积来达到去除图像噪声的目的 作为一种空域非线性滤波方法 中值 滤波的基本原理是在一个邻域内对滑动窗口内的所有像素灰度值排序 用 中值代替窗口中心像素的原灰度 中值滤波的缺点是对所有像素点都采用 一致的处理 易引入误差 损坏图像的边缘和细节 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境 等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 图像变换域去噪方法通过对图像进行某种变换 将图像变换到变换域 再利用图像与噪声在变换域的不同特征 通过对图像在变换域中的变换系 数进行合理处理 从而达到有效去除噪声的目的 傅立叶变换 1 是一 类比较经典的变换域分析方法 但图像信号与噪声的频域特征往往存在一 定程度的相互重叠 因此频域滤波在抑制噪声的同时 也会模糊图像 破 坏图像的细节信息 除了频域变换分析方法 将空域图像变换到其他变换 域的图像去噪方法成为图像去噪技术研究和应用的重要方向 与傅里叶变 换相比 小波变换具有低熵性 多分辨率 去相关性和选基灵活等特点 2 4 Donoho 和 Johnstone 提出了基于小波阈值萎缩的图像去噪方法 5 其原理为 将含噪图像在各尺度上进行小波分解 保留大尺度 低分辨率 下的全部小波系数 对于各尺度高分辨率下的小波系数运用非线性收缩规 则进行处理 即在众多系数中 通过设定一个合适的阈值 将绝对值小于 的小波系数置为零 完整保留或收缩处理绝对值大于的小波系数 最后将 处理后的小波系数利用逆小波变化重构图像 但小波基只能刻画点的奇异 性 不能刻画直线或曲线的奇异性 此外 阈值的合理选取对去噪效果有 直接的影响 另一方面 二维图像的几何结构是非常重要的图像特征 二 维可分离小波变换通常只能有效捕捉图像水平 垂直和对角线三个有限方 向的信息 难以捕捉到完整的图像结构信息 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝 祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 超小波变换的多尺度几何分析能有效揭示图像的各向异性和多方向性 从而更有利于表示图像边缘和纹理的几何特征 Candes 和 Donoho 首 先提出适于表示各向奇异性的脊波变换 Ridgelet transform 和单尺度脊 波变换 6 Ridgelet 变换是表示具有线奇异性的多变量函数的最优基 但 是对于图像曲线边缘的描述仅与小波变换相当 Candes 在脊波变换的 基础上又进一步提出了Curvelet 变换 7 9 可以较好地表示具有光滑 奇异性的目标函数 但Curveletde 算法实现的冗余度较高 并且没有基 于临界采样的滤波器组 Pennec 和 Mallat 提出了 Bandelet 变换以便自 适应地跟踪图像的几何正则方向 10 但 Bandelet 变换也没有基于临界 采样的滤波器组 M N Do 和 M Vetteri 在 Curvelet 的基础上提出的一种 适用于二维图像稀疏表示的Contourlet 变换 11 13 其最大的优越性 在于能用不同尺度 不同频率捕获图像中的分段二次连续曲线 从而使表 示图像边缘的 Contourlet 系数能量更加集中 使均方误差 mean square error 衰减率减小 但Contourlet 变换同样没有基于临界采样的 滤波器组 双边滤波 Bilateral filter 14 是一种可以保边去噪的滤波器 滤波器是由两个函数构成 一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数 另一个由像素差值决定滤波器系数 单纯采用维纳滤波或者高斯滤波去降 噪 都会较明显的模糊边缘 对于高频细节的保护效果并不明显 双边滤 波器的好处是可以做边缘保存 但是由于保存了过多的高频信息 双边滤 波器不能够干净的滤掉彩色图像里的高频噪声 高斯混合模型使用K 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征 在新图像获得后 更新混合 高斯模型 再用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配 现在已经 有将高斯混合模型与小波去噪 自适应算法等结合起来 15 16 这 些方法也各有其优缺点 如小波可以较好的滤除高斯噪声 但是小波系数 的参数设置直接影响到图像的去噪性能 基于分块匹配和三维滤波是一种 新颖的且计算较简便的去噪方法 17 通过将相似的 2D 图像片段转化 为 3D 的数据阵列 再进行协作滤波 最后通过逆变换恢复出数据 该方 法通过 3D 转换加强了转换后图像的稀疏度 这就引出了稀疏度这一重要 概念 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 作为一类重要的变换域特征 图像信号在某些专门构造的变换域上的 投影往往表现出明显的稀疏表示特征 而噪声或干扰在这些变换域上的投 影则没有明显的稀疏特征 显然利用图像信号在变换域上的稀疏特征为图 像去噪提供了另一种可行的思路 以小波变换与超小波变换为代表的变换 域分析方法尽管具有普适性好的优点 但往往难以充分地刻画和反映信号 稀疏特征 与之相对应的是 通过图像样本训练所确定的过完备字典往往 能够更好地刻画图像信号内在的稀疏特征 近年来 基于训练字典的信号 稀疏表示 Sparse Representation 成为信号处理技术领域中一个受到广泛 关注的关键技术问题 18 19 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 一个长度为 N 的离散实值信号矢量x 可以用一组基的线性组合表示 当信号 x 在基上仅有 k M 个非零系数 或取值明显大于零的系数 时 称为信号的稀疏基 这个稀疏基也被称之为字典 字典的每一列就是一个 原子 用稀疏逼近取代原始数据表示可以大幅度降低信号的处理成本 提 高压缩效率 传统的稀疏表示理论大多基于正交变换 即字典是正交的 稀疏表示系数可以通过计算信号和原子的内积得到 由于正交字典的简便 性 在信号处理时 一般采用正交字典 但许多信号是各种自然现象的混 合体 这些混合体在单一的正交基变换中不能非常有效地表示出来 例如 一个含有脉冲和正弦波形的混合信号 既不能用单一的脉冲基函数 也不 能用单一的正弦基函数有效地表示 在这个例子中 两种结构类型同时出 现在信号里 但它们却完全不同 没有其中哪一个能有效地模拟另一个 显然 同时建立在两种基函数之上的信号表示 其结果应该比采用其中任 一种基函数有效得多 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 在图像和视频处理方面 前述的变换域分析通常是非冗余的正交变换 近年来 过完备的冗余字典受到广泛重视 其原因在于 冗余字典的选择 可以尽可能好地符合被逼近的信号结构 原子数大于信号的维度 其构成 没有任何限制 然后从过完备的字典中找到具有最佳线性组合的几项原子 来表示一个信号 显然 相比于固定字典 通过图像样本训练所确定的过 完备字典往往能够更好地刻画图像信号内在的稀疏特征 我们的前期研究 表明 即使训练图像和噪声图像在结构或纹理上没有太多相似性时 应用 训练字典也能取得很好的图像去噪效果 若训练样本的针对性更强 则经 过训练产生的字典能可以取得更好的图像去噪效果 基于稀疏分解的图像 去噪是未来图像去噪技术研究和应用的一个重要方向 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处 理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 图像修复是另一类重要的数字图像信号处理技术 图像修复是利用损 坏图像的未被损坏的信息 按照一定规则对损坏区域进行填补 其目的是 使修复后的图像接近或达到原图像的视觉效果 Bertalmio 等人于 2000 年首次提出了 数字图像修复技术 这一概念 其目标是修复后的图像具 有较好的完整性和整体视觉效果 尽量让观察者无法觉察出图像曾经被修 复过 20 目前 数字图像修复技术已经被广泛应用于摄影 工业现场检 测 交通监控 医学 网络 印刷 考古等领域的图像或视频的修复中 利用图像修复和去噪技术可以提高图像的质量和检测效率 对不清晰的图 像进行去噪 锐化等处理 调整图像大小 方便观察显示数据 21 26 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 在图像修复问题中 待修复区域内信息完全丢失 只能根据周围图像 信息对待修复区域的内容进行预测 估计和填充 使之在视觉上达到完整 从数学角度来看 数字图像修复是一类病态问题 由于没有足够信息可以 保证能唯一正确地恢复出被损坏的部分 它是一个不确定问题 没有唯一 解存在 解的合理性取决于人类视觉系统的接受程度 已有的图像修复研 究表明 在图像修复中宜遵循以下原则 27 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色 道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 1 通过图像的整体决定如何填补裂痕 恢复图像的完整性 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 2 修复区域周围的结构信息应延伸至裂痕的内部 断裂的轮廓线通过 修复区域周围的轮廓线延长得到 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 3 修复区域中像素的灰度或者颜色信息 必须与周围的颜色相协调 基于稀疏分解的增 强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 4 细节信息的描绘可通过加入纹理进行渲染 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏 感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 现有的图像修复技术主要采用两种基本方法 即基于像素操作的图像 修复方法和基于块操作的图像修复方法 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂 辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 基于像素操作的修复算法的特点是它的操作对象是像素点 比较适用 于修复小面积图像破损 常用的具体算法包括偏微分方程 partial differential equations PDE 模型 基于邻域模板及插值算法等 Bertalmio 等人所提出的基于PDE 模型的修复方法 23 其主要思想是 模仿流体动力学中的N S 方程 建立一个等照度线光滑延伸的模拟微观 的修复机制 所谓等照度线 就是曲面上具有相同光照度的点所形成的曲 线 可以用于曲面的连续性的检查 通过传递 扩算或两者的结合等过程 将受损区域周围的信息沿着等照度线方向延伸至受损区域内部 所以基于 PDE 模型的修复方法也被称为微观仿真技术 又称为BSCB 模型 基 于 PDE 模型的图像修复方法能保证图像边缘结构的连续性 适合修复缺损 区域较小的图像 但缺点在修复速度比较慢 在BSCB 模型的基础上 Chan 和 Shen 提出了整体变分 Total Variation TV 模型和基于曲率扩散 curvature driven diffusion CDD 的修复模型 TV 模型 28 采用欧拉 拉 格朗日方程以及各向异性的扩散方式 但在修复断裂边缘时 不能取得较 好的效果 难以满足人眼视觉连通原则 作为一种改进的TV 模型 CDD 模型 29 在扩散时考虑到了轮廓的几何信息 曲率 避免了修复过 程中出现的曲率无穷大和等照度线90 度方向改变的问题 因而满足人眼 的视觉连通原则 可以修复较大的破损区域 还能去除一定噪声的影响 但由于 CDD 模型仍采用直线逼近的方式修复破损区域 这使得修复后的 图像存在边界模糊和图像不光滑的问题 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂 辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 基于样本块操作的修复算法的处理对象是5 5 像素或 7 7 像素的图 像块 比较适合修复丢失面积较大的破损区域 基于样本块的图像修复的 基本思想是 首先计算破损区域的边界上所有点的优先度 然后选取优先 度最大的点为中心的图像块作为待修复块 在标示的源区域中寻找与该图 像块均方误差最小的图像块 用找到的图像块中已知像素代替待修复块中 相应位置的像素 如此反复直至整个破损区域修复完成 基于样本块操作 的图像修复该方法在修复图像破损区域时 其优点在于可以同时传播纹理 信息和结构信息 但当图像中缺损区域较大时 修复后的图像就比较模糊 基于样本块的具体图像修复算法主要包括基于样本的修复算法 基于纹理 合成的修复算法 基于小波变换的修复算法和基于分形理论的修复算法等 基于纹理合成的图像修复方法对于缺损区域较大的纹理图像有着较好的修 复效果 Efros 和 Leung 首先提出了运用 Markov 模型 根据待修复像素 点周围己知的像素或者之前已经合成的像素值来得到该点的修复值 30 该方法对结构性纹理缺损图像能取得较好的修复效果 但每次修复一个像 素点需要在整个样本图中进行搜索 非常耗时 虽然采用快速纹理合成算 法 WL 算法 可以在一定程度上改进修复速率 但WL 算法难以有效修 复存在较多细节的自然纹理 31 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 对于同时包含结构和纹理信息的破损图像 仅使用纹理合成或PDE 的方法对其进行修复往往不能得获得较好的图像修复效果 为此 一些学 者提出结合两种方法的混合图像修复算法 以有效改善图像修复效果 M Bertalmio 等利用整体变分最小化的数学方法 将图像分成结构层和纹 理层两层 图像的结构层采用基于偏微分方程的修复方法 而图像的纹理 层则采用纹理合成的方法 叠加以上两部分的修复结果即可获得最终的图 像修复结果 32 H Yamauchi 等利用 DCT 变换将图像分成低频和高频两 部分 低频部分采用快速图像修复方法 高频部分则采用多分辨率纹理合 成的修复方法 然后叠加两部分的结果得到最后修复的图像 33 S D Rane 等利用丢失像素块周围的信息对这些像素块进行分类 从而决定 是采用纹理合成的修复方法 还是基于结构的修复方法 34 此外 张 平等人 35 提出利用离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分 再 对不同的频率成份分别进行修复 即图像的低频部分采用基于曲率扩散和 中值滤波相结合的修复方法 而高频部分的数据分块后 再根据线性拟合 计算出来的图像块的方向进行修复 这些方法的入手点都是采用不同的方 法 将图像分为结构和纹理两个部分再分别进行处理 所以最后合并图像 的质量好坏也与采用的分离方法有很大的关系 深入研究图像的特征 再 根据需要进行分类处理是改进图像修复质量的重要手段 由于图像修复利 用图像中已知信息推断缺失信息的过程 与图像的特征密切相关 而现实 中需要处理的图像多种多样 很多图像既包含结构信息 又包含复杂的纹 理信息 虽然图像修复的方法众多 但仍然没有 包治百病 的万能方法 随着图像处理技术及数字处理技术的高速发展和人们要求的提高 寻找更 加有效的图像修复方法仍然是数字图像处理技术研究的重点 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研 究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 基于稀疏表示的图像修复是一种新颖的图像修复方法 如前所述 图 像在过完备字典下的稀疏特征与图像信号本身之间有着一一对应的关系 只要图像在空域的污损投影到过完备字典下不影响到对图像信号的稀疏特 征 那么就可以从已知信号在完备字典下的稀疏表示重构出原始的图像信 号 进而完成图像修复任务 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 假设信号 代表已知信号 表示丢失信号 若存在过 m yR t cR m t dR 完备字典 其中 使得 即为 y 在字典下的稀疏表示 m n R mn y 根据信号的已知信息 和未知信息 将字典分为和两个部cd t n KR m tn UR 分 则 若 其中 K 为字典中与已知信息 c 有关 yKc Ud Kc 的行组成 文献 36 证明 当矩阵 K 的零空间满足以下的严格特性Sbalanced 时 可以在计算出的稀疏解的基础上 根据已知的稀疏解 由Kc 重构出原始的完整图像信号 y 如果期望恢复原始信号的所有数据 必 y 须保证 K 的零空间具有严格的特性 特性定义如下 Sbalanced Sbalanced 给定任意索引集合 当一个子空间满足下述条件时 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与 1 2 Sm m MR 修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 11 1 2 S lllM 称子空间具有特性 特别的 对于任意非零量 如果上式MSbalanced lM 严格不等 称具有严格特性 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻MSbalanced 良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 Yin Zhang 采用解线性规划的方法计算确定污损图像的稀疏系数 并验 证了基于稀疏表示的图像修复技术的有效性 36 Bin Shen 和 Wei Hu 等人提出利用 Lasso 算法计算缺损图像的稀疏系数 并考虑到了缺损区域 修复的优先度问题 取得了较好的修复效果 37 此外 Fadili 等人在 最大补偿性似然估计的基础上 利用最大期望值 Expectation Maximization EM 算法进行图像修复 38 Guleryuz 建立的修复模型主 要是假定图像在缺损区域是稀疏的 缺损区域的部分稀疏系数为零或者接 近于零 在一定稀疏限制条件下 利用缺损区域周围信息来恢复缺损区域 的信息 39 40 Mairal 等人采用 K SVD 算法构建彩色图像的原子库 并扩展图像 K SVD 去噪方法 在彩色图像去噪 去马赛克 修复方面取 得了一定效果 41 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 通过检索国内外公开发表的有关研究成果来看 国外围绕图像去噪和 图像修复开展了大量研究工作 并已取得了研究成果 例如 已经有很多 公司开始开发图像修复软件 如最流行的迅雷下载工具发布的迅雷网页修 复工具 专门用于修复网页上不能打开的图片 光影魔术手是一个对数码 照片进行改善和效果处理的软件 其他的包括Picasa 可牛影像等 此 外 NVIDIA 公司的高性能显卡也都采纳了AltaSonita 图像去噪以达到 增强图像显示效果 这充分说明了图像去噪和图像修复技术具有巨大的市 场需求 将基于稀疏分解应用于图像修复 并结合实际需要 与现有的相 关图像修复技术有机结合 优势互补 开展增强的图像修复技术研究具有 重要的理论和应用价值 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 近年来 随着稀疏分解技术的快速发展 基于稀疏分解的信号处理技 术为图像去噪和图像修复提供了全新的思路和手段 相比起传统的图像修 复方法 只要字典选择合适 基于稀疏分解的图像修复可以有效避免传统 图像修复技术中所存在的诸如修复缺损区域较小 修复后的图像存在边界 模糊和图像不光滑 修复后的图像比较模糊等问题 只要字典选择合适 基于稀疏分解的图像去噪就能够最大程度地区分开投影后信号与噪声 得 到很好的图像去噪效果 此外 基于稀疏分解的图像去噪和图像修复具有 实现方法规范统一 计算量明确等优点 因此近年来 围绕基于稀疏分解 的图像修复和图像去噪技术又重新引起了人们的广泛关注 此外 基于稀 疏分解的增强图像处理技术还可以很简单地推广到图像识别等数字图像处 理技术 因此深入 系统地开展基于稀疏分解的增强图像去噪和图像修复 技术是十分必要的 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 本课题拟从以下两个关键技术入手 分析和研究基于稀疏分解的增强 图像修复和图像去噪技术 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 1 自自适适应应字字典典训训练练方方法法基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 字典的选择在很大程度上决定着图像去噪和图像修复性能 因此有有 效效的的字字典典训训练练方方法法是是增增强强图图像像去去噪噪和和图图像像修修复复性性能能的的核核心心和和关关键键所所在在 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 Engan 等人提出了最优方向MOD The Method Of Optimal Directions 的字典训练算法 将字典训练分为先固定字典 利用稀疏编码 找到最优的稀疏系数和保持稀疏系数固定 更新字典这两步 42 K Kreutz Delgado J Murray 和 B Rao 等人提出了基于最大后验估计的字 典学习方法 MAP 43 通过将字典的估计问题转化为一个相似的贝叶斯 模型 再采用迭代方法求解确定字典 在实际应用中 当使用固定的列范 数作为限制条件时 该算法逐个原子更新字典的训练方法在实际应用中往 往显得效率不高 M Elad 等人在 2006 年提出了 K SVD 算法 44 对误 差向量进行 SVD 分解 根据分解结果更新字典 该方法比起MAP 字 典训练方法速度有所加快 但仍然难以满足高效字典训练的要求 K Skretting 和 K Engan 将自适应滤波算法中的递推最小二乘算法引入到 自适应字典学习中 提出了基于递推最小二乘的字典学习算法 RLS 45 B Vikrham 等人将子空间的方法运用到冗余字典的学习中 通过迭 代算法提取训练样本的特征子空间 然后根据特征子空间构成冗余字典 46 该方法可以取得和K SVD 一样的效果 且时间大大减少 但是 该方法 需要训练集在一个子空间上有足够多的数据 比如为了正确的确认维度为 M 的子空间 必须要求子空间里的数据维数为M 1 否则提取不出子空 间 无法训练出字典 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 对比现有的字典训练方法 这些方法各有其优缺点 而从最近的研究 进展来看 基于自适应滤波理论的自适应字典训练方法是一个非常值得深 入研究的方向 结合自适应字典训练 充分利用现有的图像去噪和图像修 复技术的研究成果 研究基于稀疏分解的增强图像去噪和图像修复技术是 切实可行的 此外 目前国内外还没有研究人员深入系统地结合研究基于 稀疏分解的图像去噪和图像修复技术研究与之相适应的自适应字典训练方 法 这也是本课题研究的一大创新点 项目研究所获得的相关研究成果对 于丰富图像去噪和图像修复技术 获得相关创新研究成果 揭示稀疏分解 在数字图像处理领域的应用价值和适用条件均具有重要的意义 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技 术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 2 高高效效的的稀稀疏疏信信号号重重构构技技术术基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 采用过完备字典 基于稀疏分解的图像去噪和图像修复技术离不开高 效的稀疏信号重构算法 常用的稀疏信号重构算法主要分为两类 贪婪算 法和凸优化算法 47 不同的稀疏信号重构算法各有其优缺点 常见的贪 婪重构算法包括 MP 算法 OMP 算法和 StOMP 算法等 MP 48 算法的 缺点是计算复杂 且所寻找到的往往是局部最优解 OMP 算法收敛速 度比 MP 快 但 OMP 算法需要提前知道信号的稀疏度 49 StOMP 算 法先选定一个初始值 与测量矩阵形成匹配滤波 确定出幅度超过一定阈 值的坐标 根据这些坐标解一个最小二乘方程问题 再减去结果得到新的 残余 50 迭代到一定次数后停止 最后确定出最稀疏的结果 该方法速 度超过其他贪婪算法 尤其适合求解大规模问题 但是如果初值选择不恰 当 怎会导致结果不准确或增加计算复杂度 凸优化算法则包括GPSR 算法 LASSO 算法等 LASSO 算法是一类递归信号重构算法 51 GPSR 算法适用于大规模的信号且速度快 基本上能达到其他算法的五倍 左右 目前看起来该方算法似乎是最好的信号重构方法 但是其恢复步骤 中的正则化参数选择不好 则恢复的信号质量和速度都会受到影响不好 52 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 在实际应用中 选择稀疏信号重构技术需要同时考虑两方面的要求 首先是稀疏信号的重构质量 其次是重构算法的计算效率 项目将在充分 利用图像信号在字典上的稀疏特征的同时 结合现有的数字图像处理技术 特别是数字图像修复技术 研究更有效的高性能数字图像修复技术方 案 将稀疏信号的重构技术和现有的数字图像处理技术进行联合设计 充 分利用图像信号的稀疏特征以及空间域的结构和文理特征 这是本课题研 究的另一大创新点 项目研究所获得的相关研究成果对于改善图像去噪和 图像修复技术具有重要意义 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 申请者相信 以自适应字典训练为基础 以高效的稀疏信号重构技术 为手段 项目的研究可以获得增强的图像去噪和图像修复性能 从国内外 的研究状况来看 本课题所提出的上述研究内容是新颖的 也是本课题的 创新点和特色所在 一旦取得重要突破 将很快地应用到实际系统中 有 鉴于此 本项研究意义重大 有着巨大的应用前景 申请者相信 本课题 研究将有力地推动形成以稀疏分解为基础的数字图像处理相关专利 技术 提案乃至技术标准文档 以有效满足未来对高质量图像去噪和图像修复技 术的巨大应用需求 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程中经常受到设备 环境等因素的影响 如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性与模糊噪声 obscurity 拄劝祝墅唁禽色道建窍俱淹荫壹绪酮楚署烬卸狼症骸剥冀偶馆歉铂辑堵调淄妻良琢涣躇雾格荫盅臼沂咳系诉播氦遍亮疲疾棒妻母允痪寇庞涩孩拈粟 主主要要参参考考文文献献 基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究基于稀疏分解的增强图像去噪与修复技术研究 1 项目的立项依据 研究意义 国内外研究现状及发展动态分析 附主要参考文献目录 数字图像在采集和传输处理的过程