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1、广西科技大学基于非局部TV正则化的泊松去噪模型与算法所属学院：理学院学科专业：信息与计算科学学生：指导老师：2014年5月摘要去除医学CT成像，天文图像中的泊松噪声是一个重要的研究课题，大多数的图像复原算法，一般都是运用图像中某个领域内的灰度值、梯度信息，又或者是单一像素点进行处理。若我们能够在更大的范围内充分利用图像本身的信息，就有可能更高效地改善图像复原质量。事实上，大部分自然图像，它们的内容都有自相似性这一个特征。基于非局部的图像处理，就是以这种特征为考虑出发点。为了进一步提高图像去噪效果，同时
2、使边缘信息得到充分保留，针对泊松噪声，我们提出一种基于非局部TV正则化的泊松去噪模型与算法，该模型结合了TV正则化去噪和非局部理论特点，运用Bregman分裂的多步迭代和交替最小化法，来求解该抑制噪声模型，使其能达到图像复原。实验结果发现，通过非局部正则化的去噪算法，使泊松噪声在一定程度上得到抑制的效果比传统算法要好，还可以尽量保留图像的一些有效信息，如边缘和部分纹理等。因此，本文在深入分析非局部正则化的基础上，去介绍泊松抑制噪声算法模型，并与其他算法相比较，本文的算法使图像的恢复度更高。关键词：图像
3、去噪；泊松噪声；非局部正则化；分裂Bregman迭代；AbstractRemovalofmedicalCTimagingandastronomicalimageofPoissonnoiseisanimportantresearchsubject,mostoftheimagerestorationalgorithm,ingeneral,areusedintheimagegreyvalueinacertainfield,gradientinformation,orasinglepixelpointproc
4、essing.Ifwecanmakefulluseoftheimageitselfinalargerscopeofinformation,itispossibletoimprovetheimagequalitymoreeffectively.Infact,mostofthenaturalimages,theyallhaveself-similarity.Imageprocessingisbasedonnonlocal,whichisconsideredasastartpoint.Inordertofu
5、rtherimprovetheeffectofimagedenoisingandedgeinformationfullyatthesametime.accordingtopoissonnoise,weproposeapoissondenoisingalgorithmbasedonthenonlocaltotalvariationregularization.AndthealgorithmofthemodelisacombinationofTVregularizationdenoising,andthe
6、characteristicsofthenonlocaltheory,usingBregmansplititerativeandalternatingminimizationmethodtosolvethenoisemodel,soitcanachieveimagerestoration.Theexperimentalresultsshowthatthenon-localregularizationdenoisingalgorithm,toacertainextent,hasabettereffect
7、onsuppressingPoissonnoisethantraditionalalgorithm,wecanalsotrytoreservesomeeffectiveimageinformation,suchasedgeandpartofthetexture.Therefore,thispaperonthebasisofin-depthanalysisofnonlocalregularzation,tointroducethepoissondenoisingalgorithmmodel.andcom
8、paredwithoothermethods,thealgorithmofthethisarticlemaketheimagemorerecover.Keywords:imagedenoising；Poissonnoise；non-localregularization；splitBregmanmethod目录摘要2Abstract21绪论41.1课题研究背景及意义41.2图像泊松噪声抑制方法的研究现状41.3论文研究的主要内容41.3.1论文的主要创新
