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84 篇 期刊文献
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- 11 篇 管理科学与工程(可...
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主题

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6 篇 retinex理论
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6 篇 图像处理
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4 篇 边缘保持
4 篇 能量泛函
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机构

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6 篇 电子科技大学
6 篇 南京邮电大学
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5 篇 宝鸡文理学院
5 篇 中国科学技术大学
4 篇 华中科技大学
4 篇 华北电力大学
4 篇 山东大学
4 篇 重庆邮电大学
3 篇 辽宁师范大学
3 篇 北京大学
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作者

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排序：

图像处理的变分模型若干问题研究

图像处理的变分模型若干问题研究

引用

作者：职占江大连理工大学

学位级别：博士

图像是人类获取和传递信息的重要媒介,在网络信息时代中发挥着重要作用。图像处理则是信息科学与工程中的一门快速发展的新兴交叉学科,在社会生活中具有十分重要的地位和应用价值。变分模型是研究求解泛函极值(极大或极小)的数学模型之... 详细信息

图像是人类获取和传递信息的重要媒介,在网络信息时代中发挥着重要作用。图像处理则是信息科学与工程中的一门快速发展的新兴交叉学科,在社会生活中具有十分重要的地位和应用价值。变分模型是研究求解泛函极值(极大或极小)的数学模型之一,具有灵活的结构、多样的形式以及高效的运算性能等特性,上世纪90年代初期建立起来的图像处理变分模型已经成为数字图像处理领域中的一类重要数学工具,受到国内外学者的广泛研究和关注。本文围绕图像处理中的去噪、修复以及分割等若干关键问题,针对变分模型在图像处理中存在的自适应性能较差、平滑区域容易出现“阶梯效应”等问题,研究了变分模型的特点和意义,并提出改进思路和方法。论文的主要工作如下：(1)在图像去噪的变分模型研究方面,针对Rudin-Osher-Fatemi(简称ROF)模型中的正则项不可微分问题,提出了基于光滑化ROF模型的图像去噪算法。该算法修改了ROF模型中的正则项,不仅可以摆脱Courant-Friedrichs-Lewy条件,还使其具有全局收敛特性。通过采用原始-对偶法求解光滑化ROF模型,每次迭代更新都对应着一个原始变量和一个对偶变量,相比时间行进法和不动点法在稳定性和效率方面都有更好的表现。仿真实验结果表明,当选择合适的光滑参数后,提出的模型能够有效地减少在图像平稳区域上的“阶梯效应”,同时也能保护图像的边缘。(2)在图像修复的变分模型研究方面,首先,在分析了全变分模型的基础上,采用更加合理的势函数,提出了一种改进的图像修复全变分模型。该模型的优点在于可以保持图像的边缘,模型的解只在等照度线方向扩散,而在梯度方向不扩散。如果待修复图像含有噪声,则可以在修复图像的同时对信息缺损区域的外部去除噪声,不仅避免了“阶梯效应”,还保护了图像的重要特征。其次,针对Mumford-Shah模型求解过程比较繁琐的问题,提出了一种基于凸Mumford-Shah模型的图像修复算法。该算法充分考虑二次范数和全变分范数在图像纹理区域和平滑区域不同的扩散能力,避免了求解曲线长度项的困扰,并采用分裂Bregman算法对模型进行快速求解。仿真实验结果表明,该算法运算效率较高,并且能够保持图像边缘曲线的光滑性。(3)在图像分割的变分模型研究方面,首先,针对Mumford-Shah模型计算复杂度高的问题,提出了一种基于约束Mumford-Shah模型的图像分割方法。该算法通过修改Mumford-Shah模型中的长度项,将非凸的Mumford-Shah模型转化为凸优化问题,并在迭代过程中始终将图像的像素值约束在合理的范围内,然后采用交替方向乘子法对模型进行求解。在获得模型的光滑解之后,采用K-均值聚类法对图像进行分割,实现了光滑和分割的同步进行,运算效率更高,并具有自适应多重分割的性能。其次,考虑凸Mumford-Shah模型中的系数矩阵是随机矩阵时,交替方向乘子法的运算效率下降问题,提出了基于非精确交替方向乘子法的图像分割算法。该算法的优点在于不仅能够处理噪声和模糊图像的分割问题,还可处理随机采样图像的分割问题。该策略的另一个优势是若改变分割目标的个数,则不用重新计算图像的光滑解,应用起来更加方便。仿真实验结果表明,该策略能够处理退化图像的图像分割问题,并且具有较高的分割精度。

关键词：变分模型图像去噪图像修复图像分割交替方向乘子法

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几类图像恢复的高阶TGV变分模型和算法研究

几类图像恢复的高阶TGV变分模型和算法研究

引用

作者：高益铭南京理工大学

学位级别：博士

变分模型一直是反问题建模和计算机视觉研究的热点之一,已经被广泛地应用到图像处理的各个领域,比如图像恢复、融合、配准、分割以及医学图像重建等等。这是因为正则化技术有着强大的理论基础,方便人们在无穷维空间中分析模型的性能,如... 详细信息

变分模型一直是反问题建模和计算机视觉研究的热点之一,已经被广泛地应用到图像处理的各个领域,比如图像恢复、融合、配准、分割以及医学图像重建等等。这是因为正则化技术有着强大的理论基础,方便人们在无穷维空间中分析模型的性能,如适定性、解的性质。早期的全变分(total variation,简称TV)模型,由于有界变差(bounded variation,简称BV)空间容许分片常数的存在,恢复的图像往往伴随阶梯效应。此外,传统的正则项不能有效刻画图像的结构化纹理,导致重建结果丢失了许多细节信息。本文提出了几类改进的高阶变分模型,包括可以有效去除阶梯效应的广义全变分(total generalized variation,简称TGV)模型和两个基于Shearlet变换和oscillation TGV的卷积下确界纹理保持模型。本文的研究工作以及创新点主要体现在以下几个方面:1.针对低阶TV恢复模型具有阶梯效应的缺点,本文提出用二阶TGV变分模型处理脉冲和泊松噪声下的图像去模糊问题。由于非二次保真项模型的不可微性和非线性性,本文引入了交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,简称ADMM)。通常,把ADMM直接拓展到多个block变量最小化问题时的收敛性难以保证,我们采用预测校正的方案来确保算法的收敛性,同时还给出了每一个子问题的简单求解步骤。实验结果表明基于TGV的模型有效地消除了阶梯效应,在视觉和评价指标上都可以获得更好的恢复结果,而且改进的ADMM算法可以较快地达到最优值。另外,本文还给出了多通道TGV对偶形式的定义,并将其应用到彩色图像恢复问题中。2.传统的TV和TGV变分模型不能较好地恢复图像纹理,本文提出了一个基于TGV和Shearlet变换的卷积下确界正则项,并应用于图像去噪、修复和欠采样MRI重建问题。因为Shearlet与普通的Wavelet相比,具有方向敏感性,可以有效地表示奇异部分(边缘)的位置和方向,所以文中用TGV来表示分片平滑的卡通分量,用Shearlet变换的L1范数来刻画振荡纹理分量。数值实验表明我们提出的变分模型不仅恢复了图像光滑部分,而且更好地重建出纹理等细节特征。在理论分析方面,我们在L2空间中给出了一般模型解的存在性证明。另外,新的正则项可以扩展到JPEG解压缩问题中,并与最先进的学习方法做了比较,进一步阐述了模型在纹理保持方面的有效性。3.因为正弦函数具有周期振荡性,所以把它作为核空间的变分正则项可以检测振荡的纹理。受二阶TGV的启发,本文提出了可以表示图像中特定方向和尺度纹理的oscillation TGV正则项。根据对偶理论,建立了oscillation TGV在Lp空间中的下半连续性和强制性,以及其所在空间与BV空间的等价性。针对部分图像具有不同方向和尺度的纹理,我们设计了 m重卷积下确界正则项,和oscillation TGV 一样,文中也详细地证明了卷积下确界项的下半连续性和强制性等性质,而且还给出了基于该正则项一般模型的解的存在性证明。此外,我们引入一阶Primal-Dual算法来解决卷积下确界模型的图像重建问题,并且估计了算法收敛条件中的算子范数。数值实验表明我们提出的模型可以较好地恢复图像中的纹理部分,并且与现有的先进方法相比具有竞争力。最后,针对实际应用中m重卷积下确界模型的复杂性问题,本文构造了一种自适应的oscillation TGV项,让模型根据局部特征自适应地获得该区域纹理的方向和尺度,有效地简化了模型。

关键词：反问题图像处理变分模型 ADMM Primal-Dual方法 Oscillation TGV 卷积下确界图像恢复 MRI重建

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多相图像分割的变分模型及其快速算法研究

多相图像分割的变分模型及其快速算法研究

引用

作者：刘存良山东科技大学

学位级别：博士

图像分割是计算机视觉与图像处理领域的重要研究课题，其变分方法可集成多种因素以提高分割的自动化程度，但传统变分模型计算效率较低等缺点制约了该方法的工程应用。本论文针对多相图像分割的变分模型及其算法进行研究，主要工作如下... 详细信息

图像分割是计算机视觉与图像处理领域的重要研究课题，其变分方法可集成多种因素以提高分割的自动化程度，但传统变分模型计算效率较低等缺点制约了该方法的工程应用。本论文针对多相图像分割的变分模型及其算法进行研究，主要工作如下：\n 1.基于多标记函数方法提出一类多相图像分割的变分模型并设计了两种快速算法。\n 首先，采用多个二值标记函数设计不同区域特征函数的统一表达，进而给出传统多\n 相分割Chan-Vese模型的等价模型。然后，根据标记函数的二值特性和不等式约束优化问题中的KKT条件，在对偶方法基础上提出了简单、快速的直接对偶方法，有效回避了传统快速算法需要凸松弛和阈值化求解的过程，并提高了计算效率。对于含 Gamma噪声的SAR图像分割问题，将基于ROEWA算子的边缘检测函数与基于概率分布参数估计的区域模型相结合提出了边缘和区域信息联合的多相图像分割变分模型，并综合分裂方法、投影方法和增广Lagrangian方法设计了快速的分裂增广Lagrangian方法。\n 2.针对基于符号距离函数的多相分割模型提出三种无需重新初始化的快速算法。\n 基于符号距离函数的多相图像分割变分模型采用梯度降方法求解的计算效率较低，且需要繁琐的符号距离函数重新初始化过程。借鉴基于标记函数的变分模型中对偶方法、分裂Bregman方法及增广Lagrangian方法的设计思路，通过引入辅助变量将微分约束转化为可简单投影的代数方程，并将上述三种快速算法推广到基于符号距离函数的多相分割变分模型的求解中，提出了相应的分裂对偶投影方法、分裂Bregman投影方法和分裂增广Lagrangian投影方法。这三种新算法不仅简化了实现、提高了计算效率，而且有效回避了传统的符号距离函数重新初始化的复杂计算。\n 3.提出隐式曲面上图像分割的Mumford-Shah模型，并设计一种快速算法。\n 传统图像分割针对平面问题，曲面上图像分割是计算机视觉领域面对的新课题。提出一种采用符号距离函数和标记函数联合表达隐式开曲面的新方法，并借助内蕴梯度等概念，将基于Gamma收敛的平面Mumford-Shah模型推广到隐式开/闭曲面上的图像分割问题；同时设计了相应的快速分裂Bregman方法。这拓展了变分图像分割研究内涵。

关键词：图像分割变分模型快速算法自动化程度

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结合暗通道先验和变分模型的单幅图像去雾去噪算法

结合暗通道先验和变分模型的单幅图像去雾去噪算法

引用

作者：王治青岛大学

学位级别：硕士

图像去雾是数字图像处理的重要内容之一,是图像增强的一种。传统的去雾方法只能去除图像中的雾霾,却忽略了图像中噪声的存在。在去除雾霾的同时,原来被雾霾覆盖的噪声却凸显了出来,使得噪声被增强。从而严重影响了图像的视觉效果。针对... 详细信息

图像去雾是数字图像处理的重要内容之一,是图像增强的一种。传统的去雾方法只能去除图像中的雾霾,却忽略了图像中噪声的存在。在去除雾霾的同时,原来被雾霾覆盖的噪声却凸显了出来,使得噪声被增强。从而严重影响了图像的视觉效果。针对上述问题,本文提出了一种结合暗通道先验的单幅图像同时去雾去噪的变分方法。将变分模型的规则项与经典的暗通道先验方法相结合,提出了一系列新的变分模型,使得可以对雾霾图像同时去雾去噪,有效的解决了传统去雾方法无法去除图像中的噪声这一缺点。为了提高模型的计算效率,本文为每个模型设计了其相应的Split Bregman算法,并对模型进行了去雾去噪效果、边缘保持效果和运行时间的对比实验。主要工作有以下几个方面。(1)将局部变分模型的规则项与暗通道先验方法相结合,提出了三个新的局部变分模型,分别是LTV(Layered Total Variation)模型,MTV(Multichannel Total Variation)模型和CTV(Color Total Variation)模型,并对上述模型分别进行了去雾去噪效果,边缘保持效果和运行时间的数值对比实验。验证了上述模型不仅可以有效地同时去除雾霾图像中的雾和噪声,并且有良好的边缘保持效果。(2)进一步将非局部变分模型的规则项与暗通道先验方法相结合,提出了一个新的非局部变分模型,NL-CTV(Non-Local Color Total Variation)模型。并将其与上述局部变分模型进行了数值对比试验。实验结果表明非局部变分模型相比局部变分模型不仅有更好的去雾去噪效果,而且在边缘保持方面效果更佳。(3)将本文提出的变分模型方法与当下几种经典的去雾方法相比较。经过客观评价之后发现,本文方法恢复出的图像具有较好的去雾效果和去噪效果,并且有效的增强了图像的对比度。

关键词：图像去雾图像去噪边缘保持暗通道先验变分模型

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彩色图像乘性噪声去除的高阶变分模型及其快速算法

彩色图像乘性噪声去除的高阶变分模型及其快速算法

引用

作者：王加忠青岛大学

学位级别：硕士

图像在传输或存储等过程中会产生噪声,根据图像噪声和图像信号之间的加乘关系,可以分成加性和乘性两种噪声。近年来,出现了许多用于去除加性噪声的变分模型。但是对彩色图像中存在的乘性噪声不能得到很好的去除。此外,传统的低阶模型在... 详细信息

图像在传输或存储等过程中会产生噪声,根据图像噪声和图像信号之间的加乘关系,可以分成加性和乘性两种噪声。近年来,出现了许多用于去除加性噪声的变分模型。但是对彩色图像中存在的乘性噪声不能得到很好的去除。此外,传统的低阶模型在去除噪声时会存在阶梯效应、对比度不平衡、边缘模糊或角点缺失等缺陷。所以需要进一步研究去除彩色图像乘性噪声的高阶模型。由于需要考虑彩色图像图层的耦合关系,所以灰度图像的变分去噪模型不能直接用于彩色图像去噪。本文提出的彩色图像去除乘性噪声的高阶变分模型,主要分为M-TGV(Multi-channel Total Generalized Variation)模型、M-Euler-elastic(Multi-channel Euler-elastic)模型和M-TC(Multi-channel Total Curvature)模型。由于传统的求解方法对高阶模型求解的时候求解步骤繁琐且计算时间冗长,所以本文在求解不同模型的时候分别引入相应的辅助变量、分裂Bregman迭代参数和拉格朗日乘子,利用快速傅里叶变换的方法并且引入广义软阈值公式和投影法等,设计了不同模型相对应的快速算法。分别使用分裂Bregman算法对M-TGV模型和M-Euler-elastic模型进行处理、使用增广Lagrangian算法对M-TC模型处理。将本文提出的三种模型对不同乘性噪声图像的处理结果与传统的CTV模型和MTV模型的去噪结果进行比较。最终得出结论:从定性方面看本文所提出的三种模型均能有效的去除阶梯效应,并且可以更好地保持图像的边缘、角点和纹理细节等方面;从定量方面来看本文模型去噪后图像的峰值信噪比与图像的结构相似性指数的数值比CTV模型和MTV模型更高,并且模型的收敛速度和运算时间均有所提高,以此验证了本文模型去除彩色图像乘性噪声的优势。

关键词：彩色图像乘性噪声变分模型分裂Bregman算法增广Lagrangian算法

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融合卷积神经网络与变分模型的遥感图像全色锐化方法

融合卷积神经网络与变分模型的遥感图像全色锐化方法

引用

作者：王纪重庆邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着空间基础设施建设持续推进和遥感技术的不断发展,遥感图像技术在国民生产和生活中的各个领域得到了广泛的应用。但是由于信号传输带宽和传感器硬件条件的限制,目前大多数卫星并不能直接获取满足日常使用需求的高空间分辨率... 详细信息

近年来,随着空间基础设施建设持续推进和遥感技术的不断发展,遥感图像技术在国民生产和生活中的各个领域得到了广泛的应用。但是由于信号传输带宽和传感器硬件条件的限制,目前大多数卫星并不能直接获取满足日常使用需求的高空间分辨率多光谱图像。由于全色图像和多光谱图像所包含的信息存在一定的互补特性,利用全色图像和多光谱图像进行融合来获取高分辨率多光谱图像是近年来的研究热点。本论文研究和提出的方法针对于遥感图像融合领域的一个分支,全色锐化(Pan-sharpening)融合。本文主要结合了卷积神经网络与变分模型的方法对遥感图像进行融合。基于变分模型的遥感图像融合方法与传统的融合方法相比,可以较好的平衡融合图像的光谱信息和空间结构信息,但基于变分模型的融合方法还存在缺陷,比如参数较多,算法的时间复杂度较高以及建模不易等。近年来,基于卷积神经网络的方法在图像融合领域得到大力发展,并且其融合结果相较于传统方法具有很大优势。本论文提出了融合卷积神经网络与变分模型的Pan-sharpening方法,主要研究内容如下:1.融合卷积神经网络与变分模型的遥感图像全色锐化方法。由于插值上采样会过多地损失图像信息,该方法首先是利用卷积神经网络对原始多光谱图像进行超分辨重建来降低信息损失,然后利用输出的多光谱图像构建光谱保真项,提取全色图像的梯度信息构建结构保真项。变分模型优化结果与保真项的设计密切相关,采用卷积神经网络的方式可以避免对图像进行多次采样的操作,减少图像的信息损失,进而提升融合图像的质量。实验表明,本文所提出的方法在视觉观察和指标评价上都可以取得较好效果,融合图像有效地保留了光谱信息和空间结构信息。2.设计了遥感图像全色锐化原型系统。本文融合卷积神经网络,提升了在变分模型中作为保真项的光谱图像的信息,融合图像的质量也因此获得较大提升。由于遥感图像融合兼顾研究价值和实际工程意义,在本文研究基础上,设计了一套遥感图像融合的原型系统。

关键词：遥感图像融合全色锐化卷积神经网络变分模型

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基于变分模型的图像去噪算法研究

基于变分模型的图像去噪算法研究

引用

作者：陈一姐中国科学技术大学

学位级别：硕士

数字图像作为记录、传输和存储信息的一种载体,逐渐在人类生活中扮演着越来越重要的角色,已经被广泛应用于各个领域,比如：地质勘探、国防安全、农林渔业、科学研究等等。然而,图像在获取和处理的过程中,经常受到一些外在噪声的干扰,阻... 详细信息

数字图像作为记录、传输和存储信息的一种载体,逐渐在人类生活中扮演着越来越重要的角色,已经被广泛应用于各个领域,比如：地质勘探、国防安全、农林渔业、科学研究等等。然而,图像在获取和处理的过程中,经常受到一些外在噪声的干扰,阻碍了人们对图像中有用信息的提取。因此,作为一种重要的前端技术,图像去噪对后续图像处理至关重要,它能够保障人们正确理解图像中所蕴含的信息并更准确地获取其中的有效信息。图像去噪是根据图像退化模型以及对图像本身先验信息的理解,将含噪图像还原到能够反映客观世界的原始图像的过程。建立合理的变分模型是图像去噪的有效途径之一,图像的先验信息可以用凸约束的形式被应用于变分模型的构建之中。同时,近些年随着变分模型求解算法的蓬勃发展,为变分模型的研究提供了强有力的支持。本论文充分挖掘图像的多个先验信息,如分段光滑性、变换域和基于过完备字典的表示系数是稀疏的,图像的低秩特性,针对图像去噪问题进行了深入研究,主要工作如下：1.针对去除图像中的高斯噪声,提出自适应加权的四个方向的全变分模型。传统的全变分模型具有以下三个不足：第一,纹理区域易过平滑：第二,平滑区域容易产生阶梯效应：第三,用来权衡规则项和平滑项的参数依赖于图像特征,因此选择合适的参数具有一定的难度。本文针对全变分模型以上的不足,提出自适应加权的四个方向的全变分模型。首先对每一个像素点设计自适应的权衡参数,使得参数在平滑区域较小,数据保真项起主要作用；参数在特殊区域(包括纹理,边缘以及噪声点)较大,正则项起主要作用。其次设计四个方向的权重矩阵,分别从水平、垂直以及两对角线方向来约束相邻像素的差异。最后改进快速梯度迭代法来最小化提出的变分模型,从而获得去噪后的图像。受益于自适应权衡参数以及权重矩阵,提出的模型相对于近些年来的一些改进的全变分模型其恢复效果有明显的提高。自适应加权的四个方向的全变分模型能够在去除噪声的同时,更好地保护图像的纹理和边缘。2.针对去除高光谱图像中的混合噪声,构建了基于稀疏表示和低秩特性的变分模型。首先利用高光谱图像在空间域和谱间域具有低秩性,求解其低秩结果。其次利用高光谱图像可以被过完备冗余字典稀疏表示,但由于冲击噪声的不良影响,不能很好地训练过完备字典,所以我们需要事先对高光谱图像的两类噪声进行分类和标识。将之前获得的低秩结果作为高光谱图像的预处理结果,计算预处理图像与观测图像的绝对差,以及设计噪声分类器来有效标识图像中的冲击噪声和高斯噪声,获得标识矩阵。结合标识矩阵改进传统的K-SVD过完备字典学习算法来获取能稀疏表示图像块的冗余字典。最后,我们结合高光谱图像稀疏表示性和低秩性来构建变分模型的正则项,根据图像噪声的类别设计变分模型的数据保真项,利用固定变量迭代优化算法求解所构建的变分模型,从而恢复高光谱图像。模拟高光谱图像噪声实验和实际高光谱噪声实验验证了所构建的变分模型能够在去噪的过程中,很好地保护高光谱图像的细节以及防止谱线的扭曲,获得令人满意的恢复效果。

关键词：图像去噪变分模型分段光滑稀疏表示低秩性高光谱图像自然图像

来源：评论

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分数阶变分模型在微光图像增强中细节保留问题的研究

分数阶变分模型在微光图像增强中细节保留问题的研究

引用

作者：陈鹏屹中国科学技术大学

学位级别：硕士

微光图像增强技术是改善低照度图像质量的重要手段,其应用领域十分广泛,在日常拍摄、军用图像、医学图像、航空航天、监控视频、水下探索拍摄等领域都有重要应用。然而,微光图像不但存在光照不足的问题,而且其中的纹理细节信息十分脆弱... 详细信息

微光图像增强技术是改善低照度图像质量的重要手段,其应用领域十分广泛,在日常拍摄、军用图像、医学图像、航空航天、监控视频、水下探索拍摄等领域都有重要应用。然而,微光图像不但存在光照不足的问题,而且其中的纹理细节信息十分脆弱,极易在图像增强的过程中丢失。但是,现阶段的研究大多致力于解决图像光照不足的问题,而忽视了细节信息的保留问题。近年来,分数阶微分工具在图像处理领域的应用和研究不断出现。一些学者尝试将分数阶微分工具引入到基于Retinex理论的变分方法中。但是这些工作都是利用分数阶微分的阶次灵活性,使建立的分数阶变分模型具有更多的自由参数,期望模型能够在某个特定参数下获得更好的效果。此类方法往往给模型带来的性能提升十分有限,同时还会给模型带来更高的复杂度。因此,本文从另一个角度出发,利用分数阶微分的非线性增强特性,来设计基于Retinex理论的分数阶变分模型,以解决现有模型难以兼顾光照校正性能和细节保留性能的问题。首先,针对光照层估计结果中存在纹理残留的问题,本文提出了一种用于估计光照层的分数阶变分模型。在该模型的设计中,不但使用了引导滤波来优化初始光照层估计方法,而且根据分数阶微分的非线性增强特性设计了分数阶梯度抑制项。使模型能够在保留清晰光照边缘的同时,拥有更强的纹理去除效果。然后,针对反射层估计结果中存在的纹理丢失问题,提出了一种用于估计反射层的分数阶变分模型。分数阶微分掩模虽然能够利用其非线性增强特性来有效增强纹理信息,但存在拉低图像整体亮度的弊端。为了保留分数阶微分掩模的纹理增强特性并消除其缺陷,本文构造了一种特殊的梯度引导项。然后,用所设计的梯度引导项替换传统的反射层梯度抑制项,有效提升了该模型的细节保留能力。在上述工作的基础上,本文提出了两种微光图像增强方法。第一种方法是基于分离模型的方法,它直接利用了上述两种模型的估计结果进行增强,解决了现有方法难以兼顾光照校正效果和细节保留效果的难题。第二种是基于同时估计模型的方法。为了进一步验证本文设计的分数阶模型的结构优越性,本文对分离模型进行整合设计,提出了一种能够同时估计光照层和反射层的分数阶变分模型,即同时估计模型。在该类模型中,各个估计量的估计误差会在相互作用的过程中进一步放大。所以这种模型不仅结构更复杂、而且对模型结构的精准性要求更高。而本文所设计的方法仍具有非常好的光照校正效果和细节保留效果,这进一步证明了所提出的分数阶模型的结构优越性。

关键词：微光图像增强 Retinex理论分数阶微积分变分模型交替方向乘子法

来源：评论

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文本图像二值化的一个变分模型

文本图像二值化的一个变分模型

引用

作者：冯姝重庆大学

学位级别：硕士

文本图像二值化在数字图像处理中具有重要的研究意义与广泛的应用,尤其在提高光学字符识别系统（OCR,Optical Character Recognition）对文本图像处理的效率与准确性方面发挥着重要的作用。然而,文本图像在拍摄的过程中会受到设备或者... 详细信息

文本图像二值化在数字图像处理中具有重要的研究意义与广泛的应用,尤其在提高光学字符识别系统（OCR,Optical Character Recognition）对文本图像处理的效率与准确性方面发挥着重要的作用。然而,文本图像在拍摄的过程中会受到设备或者拍摄环境等因素的干扰,产生抖动模糊、光照不均匀、部分文本被遮挡等现象。因此,快速而精确的文本图像二值化受到了研究者的广泛重视。当前现存的图像二值化方法按其原理主要可以分为两类:阈值方法和偏微分方程方法。经典的阈值方法有全局阈值法、局部自适应阈值法和混合阈值法。这些方法的实质都是先确定图像阈值,然后通过阈值技术实现图像的二值化目标。具体的各种阈值方法的区别是它们各自在确定图像阈值时所利用的图像信息不同:全局阈值法利用的是图像的整体信息,局部自适应阈值法利用的是图像像素点及其邻域的信息,而混合阈值法则是将图像的整体与局部信息相结合。近些年,基于偏微分方程的图像二值化方法得到了广泛的关注与研究,究其原因是偏微分方程可以为图像二值化提供完善的理论框架和原理解释。偏微分方程方法首先是为原始图像寻找一个合理的偏微分方程作为它的演化方程,然后对图像进行演化直到收敛于稳定状态,即可得到原始图像的二值化结果图像。本文提出了一种文本图像二值化的变分偏微分方程方法。第一步为原始图像设计一个变分模型,其极小点就是所求的最终二值化结果;第二步运用变分原理将变分模型转化为一个偏微分方程;最后通过有限差分法求解这个偏微分方程。变分模型的能量泛函包含三项:第一项是数据保真项,其作用是使最终求得的二值图像与原始图像尽可能接近;第二项叫作二值归类项,可以促使原始图像在演化过程中目标区域的像素值逐渐趋于-1,而背景区域的像素值逐渐趋于1,从而达到二值归类的目的;第三项为H2正则项,能够避免原始图像的二值化结果出现震荡。本文在相机文本图像数据集中进行模拟实验,实验结果表明,所提变分模型可以实现良好的文本图像二值化效果,并且对噪声具有较强的鲁棒性。

关键词：图像处理文本图像二值化变分模型偏微分方程

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用于彩色图像对比度增强的变分模型

用于彩色图像对比度增强的变分模型

引用

作者：孙娜同济大学

学位级别：硕士

图像的对比度增强技术在计算机视觉和模式识别等领域中扮演着重要的角色。本论文主要研究并建立了两种用于增强彩色图像对比度的模型，一种是基于直方图的变分增强模型，一种是基于局部gamma修正的增强模型。最后，针对两种模型对图像... 详细信息

图像的对比度增强技术在计算机视觉和模式识别等领域中扮演着重要的角色。本论文主要研究并建立了两种用于增强彩色图像对比度的模型，一种是基于直方图的变分增强模型，一种是基于局部gamma修正的增强模型。最后，针对两种模型对图像的处理效果进行了讨论与总结。　　根据变分模型可确定LCH颜色空间中L通道和C通道的局部转换函数，使得两个通道中的直方图都能够局部的重新分配这一原理，本篇论文建立第一种模型为包含能量泛函的变分模型。为了能够使每一个通道中，相邻像素的局部转换函数的差异最小化，该论文于本模型中加入转换函数的空间正则项。实验结果表明，该模型对图像的处理效果优于其他基于直方图的对比度增强模型。　　对于第二种增强模型，本论文通过一个能量泛函来确定局部的gamma修正函数，即每一个gamma值均由输入图像的局部信息来确定。此能量泛函中包含两项正则项，其一可通过使用每个像素及其相邻像素的信息修改图像的对比度;其二可用来保持图像像素值的顺序不变。并且该模型解的存在性和唯一性也均已给出证明。同时，实验结果表明，该测试方法对基准图像的对比度增强效果优于其它测试方法。

关键词：彩色图像对比度增强变分模型相邻像素 gamma修正函数

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