基于非局部相似性和稀疏表示的圖像去噪技術(shù)研究.pdf

1、圖像去噪是以觀測(cè)到的圖像為依據(jù)，根據(jù)圖像本身的先驗(yàn)知識(shí)和退化模型來(lái)得到反應(yīng)真實(shí)場(chǎng)景的圖像，它是保證人們正確理解圖像信息的重要手段。根據(jù)噪聲的來(lái)源和污染模型不同，可以將噪聲分為多種形式。本文主要研究受高斯噪聲和沖擊噪聲所組成的混合噪聲污染的情況。圖像的非局部相似性和稀疏性是圖像的兩種重要的先驗(yàn)知識(shí)，本文以變分模型為基礎(chǔ)將這兩種先驗(yàn)知識(shí)結(jié)合起來(lái)，通過(guò)求解變分模型來(lái)得到去噪后圖像。所做工作如下：
　　1、對(duì)高斯噪聲、沖擊噪聲以及混合噪聲

2、的形成進(jìn)行了分析，構(gòu)建了混合噪聲的污染模型。對(duì)前人提出的一些經(jīng)典的去噪算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，并對(duì)這幾種算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)分析。
　　2、詳細(xì)研究了通過(guò)稀疏表示進(jìn)行圖像去噪的原理、模型和算法。將稀疏表示應(yīng)用于混合噪聲的去除中，通過(guò)構(gòu)建有效的訓(xùn)練字典來(lái)得到圖像的稀疏表示先驗(yàn)，對(duì)稀疏模型求解得到去噪圖像。
　　3、對(duì)于在混合噪聲下求取圖像的非局部相似性先驗(yàn)進(jìn)行了研究分析。將非局部相似性用于混合噪聲的去除中，對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿