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文檔簡介
1、當(dāng)今社會我們已經(jīng)全面進(jìn)入“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代,新媒體和互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深入我們的日常生活各個(gè)方面,圖像、視頻成為我們相互交流和獲取信息的主要方式。圖像運(yùn)動模糊現(xiàn)象由于各種原因越來越常見,這對于圖像的后期應(yīng)用,如目標(biāo)識別、特征提取、實(shí)時(shí)監(jiān)控、圖像數(shù)據(jù)分析等,帶來了不同程度的困難,直接影響后續(xù)工作的質(zhì)量和效率。開展運(yùn)動模糊圖像分析與理解的研究是適應(yīng)國家各領(lǐng)域發(fā)展的需要,具有現(xiàn)實(shí)的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。近年來,許多研究者提出了一些解決方法,可以分為兩
2、類:一是通過去模糊化圖像處理和學(xué)習(xí)技術(shù)對圖像進(jìn)行去模糊化處理,得到清晰的圖像,然后在清晰的圖像上再進(jìn)行分析與理解。二是直接從運(yùn)動模糊圖像中提取模糊不變量特征,用于隨后的分析與理解。傳統(tǒng)的方法由于去模糊處理與后續(xù)的分析處理脫節(jié),使得去模糊處理中估計(jì)的參數(shù)選擇不能自動地適合隨后的分析,而且對不同程度模糊化的圖像缺乏魯棒性。為解決這些問題,本文在深入研究圖像運(yùn)動模糊和稀疏表示基礎(chǔ)上提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)卷積稀疏表示模型。
圖像稀疏表
3、示理論已經(jīng)成為圖像表示和圖像識別領(lǐng)域的熱點(diǎn),為圖像識別提供了新的思路和方法。本文針對運(yùn)動模糊圖像識別問題,在運(yùn)動模糊模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合稀疏表示的優(yōu)越性,提出了基于圖像卷積的稀疏表示模型。模型能夠轉(zhuǎn)換成一個(gè)組稀疏優(yōu)化問題求解,然后用快速的、穩(wěn)定的和魯棒的基于可變分割技術(shù)和交替方向方法的理論來求解,達(dá)到卷積模板數(shù)據(jù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的目的,使得提出的模型對不同程度運(yùn)動模糊的圖像具有很好的魯棒性。最后我們提出的模型應(yīng)用到運(yùn)動模糊圖像識別領(lǐng)域,來驗(yàn)證算
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