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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
2、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:图像去噪;泊松噪声;非局部正则化;分裂Bregman迭代;AbstractRemovalofmedicalCTimagi
3、ngandastronomicalimageofPoissonnoiseisanimportantresearchsubject,mostoftheimagerestorationalgorithm,ingeneral,areusedintheimagegreyvalueinacertainfield,gradientinformation,orasinglepixelpointprocessing.Ifwecanmakefulluseoftheimageitselfinalargerscopeofinformation,itispossibletoimpr
4、ovetheimagequalitymoreeffectively.Infact,mostofthenaturalimages,theyallhaveself-similarity.Imageprocessingisbasedonnonlocal,whichisconsideredasastartpoint.Inordertofurtherimprovetheeffectofimagedenoisingandedgeinformationfullyatthesametime.accordingtopoissonnoise,weproposeapoissond
5、enoisingalgorithmbasedonthenonlocaltotalvariationregularization.AndthealgorithmofthemodelisacombinationofTVregularizationdenoising,andthecharacteristicsofthenonlocaltheory,usingBregmansplititerativeandalternatingminimizationmethodtosolvethenoisemodel,soitcanachieveimagerestoration.
6、Theexperimentalresultsshowthatthenon-localregularizationdenoisingalgorithm,toacertainextent,hasabettereffectonsuppressingPoissonnoisethantraditionalalgorithm,wecanalsotrytoreservesomeeffectiveimageinformation,suchasedgeandpartofthetexture.Therefore,thispaperonthebasisofin-depthanal
7、ysisofnonlocalregularzation,tointroducethepoissondenoisingalgorithmmodel.andcomparedwithoothermethods,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
8、41.3论文研究的主要内容41.3.1论文的主要创新