《圖像去噪復原方法研究》是2017年電子工業出版社出版的圖書，作者是王小玉。
基本介紹
- 書名：圖像去噪復原方法研究
- 作者：王小玉
- 出版社： 電子工業出版社
- 出版時間：2017年
- 頁數：188 頁
- 定價：49 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787121300684
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書是作者在多年進行圖像去噪圖像復原研究的基礎之上撰寫而成的，系統地論述和分析了圖像去噪圖像復原的相關技術和理論。本書主要介紹小波分析和脊波變換、小波閾值去噪方法、基於脊波變換和圖像融合的去噪方法、加權型曲率保持PDE圖像濾波方法、結構保持的非局部圖像變分模型與算法、圖像復原相關理論、基於內容的雙重字典學習的圖像復原方法等。
目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究目的和意義 1
1.2 圖像去噪的研究概況與展望 3
1.2.1 國外研究概況 4
1.2.2 國內研究概況 8
1.2.3 存在的問題及發展展望 11
1.3 圖像復原的研究概況和展望 13
1.3.1 國外研究概況 13
1.3.2 國內研究概況 17
1.3.3 存在的問題及發展展望 21
1.4 圖像質量評價 22
1.4.1 主觀質量評價法 24
1.4.2 客觀質量評價法 25
? 第2章 小波分析和脊波變換 29
2.1 小波分析基本理論 29
2.1.1 傅立葉變換到小波分析 29
2.1.2 連續小波變換 32
2.1.3 離散小波變換 33
2.1.4 多分辨分析與Mallet算法 34
2.2 脊波變換基本理論 36
2.2.1 脊波變換 36
2.2.2 離散脊波變換 38
2.3 本章小結 40
? 第3章 小波閾值去噪 41
3.1 小波閾值去噪原理 41
3.2 小波閾值去噪函式 42
3.3 改進的小波閾值去噪函式 44
3.4 改進的統一閾值 45
3.5 仿真實驗與結果 46
3.5.1 仿真實驗過程 46
3.5.2 實驗結果 47
3.6 本章小結 50
? 第4章 基於脊波變換和圖像融合的去噪 51
4.1 脊波變換與改進的小波閾值去噪 51
4.1.1 脊波變換去噪過程 52
4.1.2 脊波與小波融合去噪過程 52
4.2 仿真實驗與結果 53
4.2.1 仿真實驗 53
4.2.2 實驗結果 54
4.3 圖像融合的方法 58
4.4 本章小結 59
? 第5章 基於偏微分方程的圖像去噪 61
5.1 基於偏微分方程的去噪方法 61
5.2 變分法與PDE的相關理論 63
5.3 基於偏微分方程的圖像去噪模型 66
5.3.1 各向同性PDE擴散模型 66
5.3.2 線性擴散PDE模型 68
5.3.3 非線性擴散PDE模型 70
5.4 本章小結 72
? 第6章 加權型曲率保持PDE圖像濾波方法 73
6.1 結構張量 74
6.1.1 線性結構張量 74
6.1.2 非線性結構張量 76
6.2 線積分卷積 77
6.3 基於加權型曲率保持PDE圖像去噪 79
6.3.1 模型的提出 79
6.3.2 擴散張量的構造 80
6.3.3 權重函式的構造 81
6.3.4 實驗驗證和分析 83
6.4 本章小結 85
? 第7章 結構保持的非局部圖像變分模型與算法 87
7.1 非局部平均濾波方法 88
7.1.1 非局部均值濾波法 89
7.1.2 非局部運算元 91
7.2 非局部總廣義變分模型及數值解法 92
7.3 基於Patch相似性保真的圖像變分模型 94
7.3.1 模型的提出 94
7.3.2 實驗驗證及分析 96
7.4 基於Patch相似性的WCPDE濾波方法 97
7.4.1 模型的提出 97
7.4.2 實驗驗證及分析 99
7.5 本章小結 100
? 第8章 超解析度圖像復原相關理論 101
8.1 超解析度圖像復原的模型 101
8.2 傳統超解析度復原算法概述 104
8.2.1 基於插值的算法 104
8.2.2 基於重建的算法 105
8.2.3 基於學習的算法 107
8.3 稀疏表示理論 110
8.3.1 稀疏表示的數學模型 110
8.3.2 常用算法 112
8.3.3 相關定理 115
8.4 本章小結 117
? 第9章 基於內容的字典學習的超解析度圖像復原 118
9.1 字典學習 118
9.1.1 數學模型 119
9.1.2 常用算法 120
9.2 基於內容的字典學習和稀疏表示的超解析度圖像復原 122
9.2.1 聚類分析算法概述 122
9.2.2 K-means算法 123
9.2.3 圖像重構 124
9.3 仿真實驗與分析 128
9.4 本章小結 133
? 第10章 基於內容的雙字典學習的圖像超解析度復原 134
10.1 雙字典的構建 135
10.2 圖像的復原操作 138
10.3 仿真實驗與分析 140
10.4 本章小結 144
? 第11章 超低解析度人臉圖像復原研究 146
11.1 DCT變換方法 146
11.1.1 DCT變換的壓縮數據原理 147
11.1.2 DCT變換係數 147
11.2 基於DCT變換的圖像復原 148
11.3 基於DCT變換的人臉復原算法改進 152
11.4 算法在超低解析度人臉復原中的實現 154
11.5 仿真實驗與分析 155
11.6 本章小結 157
參考文獻 158
