基于改进Kernel PCA的图像去噪算法

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1、基于改进KernelPCA的图像去噪算法作者姓名李昕怡指导教师姓名、职称张军英教授申请学位类别工学硕士学校代码10701学号1403121725分类号TP30密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于改进KernelPCA的图像去噪算法作者姓名：李昕怡一级学科：计算机科学与技术二级学科：计算机应用技术学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：张军英教授学院：计算机学院提交日期：2017年6月AnImprovedKernelPCABasedImageDenoisingAlgorithmAthesissu

2、bmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerApplicationTechnologyByLiXinyiSupervisor:ZhangJunyingProfessorJune2017Supervisor:ProfessorApril2017西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指

3、导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安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。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西

4、安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要数字图像在我们的生活中占据着越来越重要的角色。在它的获取和传输等过程中会因为各种原因产生噪声，导致图像质量下降。为了提高图像传达信息的准确性，并且为后续图像处理过程打好基础，图像去噪就显得尤为重要

5、。目前，已经出现了多种图像去噪算法，并且都取得了不错的成果。其中由于KernelPCA算法在非线性特征提取方面的突出表现，基于KernelPCA的图像去噪算法一直是被广泛使用的方法之一。在本文中，对KernelPCA图像去噪算法做出了两个方面的改进，第一，提出了基于距离映射的KernelPCA图像重构算法，第二，提出了一种基于基准矩阵的核参数选择算法。首先，通过深入研究KernelPCA算法，发现基于定点迭代的核参数重构方法中的缺陷，即容易陷入局部极小值和对初始迭代值的过分依赖性，因此提出了基于

6、距离映射的KernelPCA重构算法。该算法运用了多维尺度法的基本思想，即将高维空间中的距离关系在转换过程中保留至低维空间，通过计算欧氏距离，将特征空间中映射数据之间的关系映射到了输入空间中，维持了数据本来的结构，取得了较好的重构性能，体现出本文算法的优势。其次，基于核的方法可以用核函数来替代内积运算，规避了求取复杂的非线性映射函数的艰难过程，具有很大的优势。但是，核方法的效果却过分依赖核函数中参数的选择，而目前并没有规范的核参数选择算法。因此，本文提出了一种核参数选优算法，根据一定的标准构造合

7、适的基准矩阵，通过网格搜索核参数，找到使得核矩阵与基准矩阵最相似的那个参数，即为最优核参数。最后，将本文的算法分别应用于四组仿真数据和YaleB人脸数据库实验中，使用基于距离映射的KernelPCA图像重构算法进行图像重构，使用基于基准矩阵的核参数选择算法选择最优参数，均取得了较好的图像去噪结果，验证了本文算法的优越性。关键词：核主成分分析，图像去噪算法，重构算法I西安电子科技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTDigitalimagesareplayinganincreasin

8、glyimportantroleinourdailylife.Noisewillbeproducedbecauseofvariousreasonsinimageacquisitionandtransmissionprocess,andresultsindecreasedimagequality.Inordertoimprovetheaccuracyoftheinformationconveyedbytheimageandlaythefoundationforthesubsequentimagep