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基于非局部均值的降质图像复原技术研究

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毕业论文范文题目:基于非局部均值的降质图像复原技术研究,论文范文关键词:基于非局部均值的降质图像复原技术研究
基于非局部均值的降质图像复原技术研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:如何复原降质图像,使其变得清晰化,是图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的研究热点问题。复原技术研究可更好的为天文遥感、军事侦察、交通监控、警务安全、医疗诊断系统等领域服务,具有重要的现实意义。降质图像复原主要包含去噪、去模糊、修复和超分辨率等方面内容,本文主(文章此处忽略..)要围绕单幅图像去雾与单幅图像超分辨率重构两个方面开展研究。首先,阐述了图像复原技术的一般原理,并构建两具降质图像的退化模型:雾天降质图像退化模型与低分辨率降质图像退化模型;接着,讨论了非局部均值滤波算法。其次,针对目前去雾算法易导致边缘晕环效应、边缘轮廓及景物(本文此处忽略..)特征比较模糊问题,给出场景深度等先验知识未知条件下基于非局部均值滤波的单幅雾天降质图像复原算法。首先,借助非局部滤波进行雾气平均化预处理,估计天空亮度;其次,依据大气面纱的边缘跟雾天图像的高频具有大的相似性,采用非局部滤波算法估计大气面纱,避免了难求的场景深度(文章此处忽略..)图;最后,进行防止对比度放大的平滑与色度调整处理。实验证明,给出算法不但能使复原图像边缘轮廓及景物特征都比较清楚,而且可有效抑制边缘晕环效应。最后,针对低信噪比下大多数超分辨率重构算法效果不理想,且多数算法基于灰度图像进行重构的问题,给出基于非局部均值滤波与稀(本文此处忽略..)疏表示的单幅图像超分辨率重构算法。首先,使用基于图像块稀疏表示方法,训练同构超完备字典;其次,通过稀疏表示系数对亮度域进行稀疏重构,并对其进行非局部滤波处理;最后,进行UV色度重构。实验证明,给出算法有效抑制了边缘光晕、人工伪影,同时对噪声具有鲁棒性。


以上为本篇毕业论文范文基于非局部均值的降质图像复原技术研究的介绍部分。
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