非参数限定支撑域图像盲还原算法的研究

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非参数限定支撑域图像盲还原算法的研究

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毕业论文范文题目：非参数限定支撑域图像盲还原算法的研究，论文范文关键词：非参数限定支撑域图像盲还原算法的研究
非参数限定支撑域图像盲还原算法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像在获取过程中,因为绝对活动,大气烦扰,散焦跟噪声,导致了很多前提下获取的图像品质的降落,为了减少或打消这种退化造成的影响,尽可能恢复图像的本来面目,就须要对图像进行还原处理。目前图像还原技巧都是以图像退化的某种先验常识为基本,当假设体系的脉冲响应(即点扩散函数PSF)已知或部分已知时,这（本文此处忽略..）一类图像还原称为经典图像还原。然而,在很多实际情况下点扩散函数难以断定,必须从察看图像中提取某种方法退化信息,找出图像还原方法,这种方法就是图像盲还原。在实际工程利用中盲图像还原技巧的利用范畴要比经典还原技巧利用的广的多,当初已经扩大到了众多的科学跟技巧范畴,例如空间摸索、地理观测、物质（文章此处忽略..）研究、遥感遥测、军事科学、医学影像、交通监控、刑事侦查等等。在实际的图像工程利用中,噪声的产生难以避免,因此本文重要探讨了含有噪声的图像的盲还原算法,并且扼要介绍了盲图像还原的利用背景及基本方法,具体分析了图像退化模型及图像还原过程中的病态问题,重点研究了非参数限定支撑域还原技巧,提出了（略..）基于晋升小波的NAS-RIF图像盲还原,跟基于自适应正则系数的图像盲反卷积算法。这两种算法中,前者是针对NAS-RIF算法对噪声敏感这一毛病,首先对图像进行晋升小波去噪,而后利用图像宰割技巧对图像的支撑域进行精巧宰割；进而可能正确的对图像还原,而第二种算法首先要在空域中树破代价函数,利用（文章此处忽略..）共轭梯度法把梯度降落方向调剂为最速降落方向,以便解决算法收敛性不好的问题；其次,为了进一步除去退化图像中的噪声,将自适应正则化技巧融合到盲目去卷积方法中,打消算法对噪声的敏感性。最后,通过实验对这两种算法的优毛病进行了总结,同时提出了进一步研究图像盲目还原算法将要解决的多少个问题。

以上为本篇毕业论文范文非参数限定支撑域图像盲还原算法的研究的介绍部分。

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