图像去噪中几种优化算法的相关研究

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2、在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方，也不包含为夕ｈ，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我＾同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名；；ｕ日：牺ｉ日期年＾月／真７论支使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘允许论文被查阅和借阅。本人授权

3、电子科技大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描、。等复制手段保存汇编学位论文＊）密后应定（保密的学位论文在解遵守此规．０：：始１导签名作者签名师＼：曰期年月曰＾立＜７＾分类号密级注1UDC（题名和副题名）（作者姓名）指导教师（姓名、职称、单位名称）申请学位级别学科专业提交论文日期2016.05.02论文答辩日期2016.06.07学位授予单位和日期20160627答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchonS

4、everalOptimizationAlgorithmsforImageDenoisingADoctoralDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ComputerApplicationTechnologyAuthor:HaoYangSupervisor:Prof.LeitingChenSchool:SchoolofComputerScinece&Engineering摘要摘要图像是人们获取信息的主要来源

5、。数字图像处理在信息时代已成为人们获取、处理、分析和分享信息的重要手段，深入到生产和生活的方方面面，取得了巨大的社会效益和经济效益。近年来图像处理技术与认知心理学、机器学习、机器视觉等研究领域的结合，产生了前所未有的新发展和新突破。因此，图像处理技术的相关研究，不仅在理论上具有重要意义，还在实践应用中具有广阔前景。图像去噪是数字图像处理技术中的一大类技术，是底层处理的关键步骤，其处理结果的好坏直接影响到后续分割、识别、分析等环节的性能。随着科技的发展，图像处理中各个流程对图像质量的要求也不断提高。因此，研究图像去噪算法

6、，优化改善算法性能，是十分必要和重要的。本文以排序统计去噪算法、变分正则化去噪算法、基于变分不等式的去噪算法和基于局部特征的噪声检测算法为主要研究对象，进行了深入研究，分析了这些算法存在的缺点与不足，进一步提出了相应的优化改进算法，并从理论证明和实验验证两方面对算法的有效性进行了论证。本文的主要研究工作如下：（1）分析了去噪算法在抑制随机脉冲噪声和保护图像边缘细节之间的矛盾，在两阶段去噪算法的理论框架下，提出了一种结合加权空间离群点度量和优化的正则化能量泛函去噪算法。算法在第一阶段，通过将图像局部特征形成的权重作用于离

7、群点度量，使之对图像边缘细节更为敏感，对边缘处的脉冲噪声有更强的鉴别能力。基于前一阶段检测出的脉冲噪声候选集合，算法在第二阶段的滤波恢复环节进行了两大优化。其一是通过噪点和无噪点的分离，优化了能量泛函中的数据保真项，降低最小化难度，提高算法效率；其二是通过对正则项作用域的拆分，降低噪声对恢复像素强度值的干扰。最后算法通过改进的正则化保边函数，引入局部特征，在抑制噪声的同时提供了对边缘细节的保护能力。（2）针对复杂图像中脉冲噪声检测准确度偏低的问题，提出增强脉冲噪声检测算法，从三方面进行了改进。第一，引入局部边缘方向属性

8、，强化算法对边缘噪声的检测能力。边缘像素的正常过渡和脉冲噪声的突变之间的相似之处在于本身像素值与邻域像素值之间差异较大，不同之处在于自然图像的边缘像素一般具有较强的方向性，这为区别两者提供了突破点。增强算法通过增加局部优化方向上的像素点在统计排序中的权重，来抑制边缘像素和脉冲噪声间的相互干扰，提高图像边缘细节处的噪声检测能力，为后