图像处理中不适定问题

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1、图像处理中不适定问题作者：肖亮博士发布时间：09-10-25阅读：600所属分类：默认栏目图像处理中不适定问题（illposedproblem）或称为反问题（inverseProblem）的研究从20世纪末成为国际上的热点问题，成为现代数学家、计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域。数学和物理上的反问题的研究由来已久，法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在、唯一并且稳定的则称该问题是适定的（WellPosed）.如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条，称该问题是不适定的。典型的图像处理不适定问题包括：图像去噪（Ima

2、geDe-nosing），图像恢复（ImageRestorsion），图像放大（ImageZooming），图像修补（ImageInpainting），图像去马赛克（imageDemosaicing），图像超分辨(Imagesuper-resolution)等。迄今为止，人们已经提出许多方法来解决图像处理中的不适定性。但是如何进一步刻画图像的边缘、纹理和角形等图像中重要视觉几何结构，提高该类方法在噪声抑制基础上有效保持结构和纹理能力是有待深入研究的问题。1不适定图像处理问题的国内外研究现状评述由于图像处理中的反问题往往是不适定的。解决不适定性的有效途径是在图像处理中引入关于

3、图像的先验信息。因此图像的先验模型对于图像反问题和其它计算机视觉还是图像处理问题至关重要。对于图像的先验模型的研究，研究者们从多个角度进行研究，其代表主要有“统计方法”和“正则化几何建模方法”，“稀疏表示方法”三种主流方法，而最近兴起的图像形态分量分析（MCA）方法吸引了大批国内外研究者的广泛关注。1.1正则化几何模型日新月异关于自然图像建模的“正则化几何方法”是最近几年热点讨论的主题。其中一类方法是利用偏微分方程理论建立图像处理模型，目前的发展趋势是从有选择性非线性扩散的角度设计各类低阶、高阶或者低阶与高阶综合的偏微分方程,或者从实扩散向复扩散推广,从空域向空频域相结合以

4、及不同奇异性结构的综合处理[1]。另一类方法是基于能量泛函最优的变分方法。1992年，Rudin-Osher-Fatemi提出图像能被分解为一个属于有界变差空间的分量和一个属于的分量的全变差模型[2]。根据国际上及本人的研究表明：ROF模型模型较好地刻画了图像中视觉重要边缘结构，但不能描述纹理信息。2001年Meyer提出了振荡模式分解理论[2]：他认为振荡分量可以表示为某个向量函数的散度形式，而振荡分量可以属于3个可能的函数空间。首先引入有界变差(boundedvariational,BV)空间的一个近似对偶空间来表征图像的振荡分量；Meyer进一步指出John-Nire

5、nberg的有界均值振荡空间和齐性Besov空间都是振荡分量比较合适的函数空间，由此导出了将图像分解的（BV,G）模型,（BV,F）模型和（BV,E）模型。Meyer从理论上基本解决了振荡分量的理论框架，成为纹理等振荡模式分解的奠基性工作，但是原始模型比较难计算。后来的学者大都在Meyer工作的基础上展开工作。Vese-Osher提出将振荡分量建模为的向量场的散度来逼近（BV,G）模型[3]，实质上是将G空间近似为负Soblev空间[4]。L.Lieu和L.Vese进一步推广到分数阶负Soblev空间[5]。Aujol,Chamboll等人定义了G-空间中的一个子空间，并根

6、据Chamboll早期提出的ROF模型的投影算法的基础上，提出图像的振荡分量是在该子空间上的投影分量，由此提出了著名的BV空间半范+G空间范数+L2范数约束优化的A2BC模型及子空间投影算法[6-7]。J.B.Garnet，T.M.Le,Y.Meyer,L.A.Vese提出更一般的齐性Besov空间来刻画振荡分量[8]。最近，J.Aujol,A.Chamboll分别对TV范数、G范数、F范数、E范数，L2范数对图像的卡通图像、纹理分量、高斯噪声进行数理统计和相关性分析，提出了分别运用TV范数、G范数和E范数分别来约束图像的卡通分量、纹理分量和噪声分量的三分量图像分解模型[9

7、]。2007年，G.Gilboa和S.Osher受提出了非局部化G-空间的概念，并概括性的初步提出了非局部ROF模型、非局部Meyer模型、非局部ROF+L1模型[10]，从理论上提供了图像先验模型研究的新思路。但综合目前研究来看，变分方法的主要不足是对于纹理和噪声的刻画还不够精细。1.2稀疏表示方兴未艾图像的稀疏表示问题最早源于“有效编码假说”。Attneave最先提出：视觉感知的目标就是产生一个外部输入信号的有效表示。在神经生物学领域Barlow基于信息论提出了“有效编码假设”，认为初级视皮层神经细胞的主要功能