多先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥f(xié)作及圖像復(fù)原方法研究.pdf

1、在當(dāng)今的信息化時(shí)代,信息的獲得、處理和利用已經(jīng)越來(lái)越重要了。人類所獲取的信息中,視覺(jué)占了70％,因此對(duì)圖像這種數(shù)據(jù)類型的獲取,處理和利用十分重要。但是,由于成像設(shè)備,傳輸,人為等因素不可避免得會(huì)使拍攝得到的圖像退化,失真,使最后得到的圖像偏離了真實(shí)的圖像場(chǎng)景。因此,圖像復(fù)原問(wèn)題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。而且在數(shù)字圖像處理研究領(lǐng)域內(nèi)圖像復(fù)原屬于最基本的課題之一。
　　圖像復(fù)原問(wèn)題通常是在給出一個(gè)退化圖像后,希望得到一個(gè)原始的真實(shí)的圖像。整

2、個(gè)退化過(guò)程可以通過(guò)一個(gè)退化模型來(lái)模擬,模型的輸入是一個(gè)真實(shí)的圖像,輸出是一個(gè)退化圖像,圖像復(fù)原往往是一個(gè)反問(wèn)題。當(dāng)整個(gè)退化模型中的退化的過(guò)程并不太清晰的時(shí)候,人們往往采取盲復(fù)原技術(shù),其中可能會(huì)估計(jì)出退化過(guò)程。但是當(dāng)退化情況明了時(shí),需要準(zhǔn)確的進(jìn)行圖像復(fù)原就需要依靠這個(gè)準(zhǔn)確的退化過(guò)程。然而僅僅依靠退化過(guò)程的信息,復(fù)原后的效果往往比較差。為了提高復(fù)原效果,我們需要利用到圖像的先驗(yàn)知識(shí),把先驗(yàn)知識(shí)運(yùn)用到圖像復(fù)原中,約束復(fù)原問(wèn)題的解空間。

3、　　學(xué)者們已經(jīng)提出了多種圖像的先驗(yàn)?zāi)Ｐ?用這些先驗(yàn)?zāi)Ｐ腿ソ鉀Q圖像去噪,圖像去模糊,圖像修補(bǔ)等問(wèn)題。但是并沒(méi)有研究表明已經(jīng)提出的模型可以抓取到圖像中全部的統(tǒng)計(jì)信息,所以構(gòu)建合適準(zhǔn)確的圖像先驗(yàn)?zāi)Ｐ腿匀皇且粋€(gè)未解決的問(wèn)題。一個(gè)比較精確的先驗(yàn)?zāi)Ｐ筒粌H可以用來(lái)解決這些基本的圖像處理問(wèn)題,還可以從指導(dǎo)人們?nèi)グl(fā)現(xiàn)這些圖像復(fù)原問(wèn)題的極限,比如對(duì)于圖像去噪問(wèn)題,利用更加精確的先驗(yàn)知識(shí)可以研究圖像去噪的極限效果。一方面人們繼續(xù)研究新的圖像先驗(yàn)?zāi)Ｐ?另一方面

4、人們?cè)噲D結(jié)合多種先驗(yàn)?zāi)Ｐ陀玫綀D像復(fù)原等問(wèn)題上。但是當(dāng)前結(jié)合多種先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆绞郊性谡齽t化方法上,把先驗(yàn)知識(shí)作為一個(gè)正則項(xiàng)放入到目標(biāo)函數(shù)中,以期望得到的解,也就是復(fù)原的圖像質(zhì)量更好。這種正則化方法,不僅數(shù)值計(jì)算復(fù)雜,而且事先需要構(gòu)造目標(biāo)函數(shù),這并不是一個(gè)通用的框架。為了得到一個(gè)通用的結(jié)合多種先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目蚣?本文根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型組合的思路,我們把每個(gè)獨(dú)立的先驗(yàn)?zāi)Ｐ突颡?dú)立算法作為一個(gè)“分類器”,根據(jù)每個(gè)獨(dú)立的復(fù)原結(jié)果,結(jié)合它們得到最終的復(fù)