总变分图像恢复

全变分信号去噪的最佳参数选择方法

全变分信号去噪的最佳参数选择方法 摘要：基于现有的全变分信号去噪过程中依靠经验选择参数使得去噪效果精确度低的问题，本文提出一种新颖的全变分信号去噪的最佳参数选择方法，将粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）运用其中，首先研究了全变分 图像去噪模型，介绍标准PSO算法过程，结合粒子群优法来选择最佳参数，分析了粒子群优法选择参数的过程，实验结果显示了本文所提出的参数选择方法有效性和可靠性。 关键词：全变分；信号去噪；粒子群优化算法 DOI：10.16640/https://www.360docs.net/doc/4a1852280.html,ki.37-1222/t.2016.12.127 0 引言 在图像获取或传输的过程中，由于受到各种因素的影响，图像不可避免地受到了噪声的污染，给后续图像处理过程带来了极大的困难。因此图像去噪是图像处理中一个重要环节，图像的噪声去除和细节保护是一对矛盾关系，图像的低通滤波在去除噪声的同时，产生图像边缘的模糊，而人对图像的高频成分是敏感的。近年来，全变分法的图像降噪技术得到了应用，我们在运用全变分模型来去噪时候会用到很多参数。而在以前的研究中，在选取这些参数的最佳数值时，通常是依赖经验来选取的。也就是依靠经验在某个数值范围中选取

适当参数值，然后去尝试处理图像。参数少的话，其组合还可以罗列。而如果参数多的话，这显然是不太方便的。运用PSO来选取最佳参数正是基于这样的背景下提出的。 1 研究现状 1992年，Rudin、Osher和Fatemi提出了一种基于全变 分（TV，Total Variation ）模型的去噪方法[1]。该方法实质 上就是各向异性扩散，它能在去噪的同时很好地保持图像的边缘。由于全变分方法引入偏微分方程的各向异性扩散方程用于图像去噪，在平滑噪声的同时，可以使边缘得到保持，较好地解决了恢复图像细节和抑制噪声之间的矛盾[2]。基于偏微分方程的变分模型方法高质量的处理效果已引起国内 外研究学者的广泛重视[3]。近年来又有其他研究者发现全变分模型存在的不足，提出了一种基于平滑核的广义变分模型[4]。实验结果表明，该模型对于高斯噪声污染的图像能取得良好的恢复效果，相比于全变分模型，该模型获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和细节保护能力，同时还有效避免了阶梯效应[5]。Bing S提出了一种基于范数的广义的TV 去噪模型该模型能克服假边缘的产生，且在去噪的同时 保持了边缘，但该模型的峰值信噪比较低[6]。鉴于上述存在的局限，本文在前人研究变分问题直接解法的基础上，建立求解含一阶导数的变分问题优化模型，构造出了适应度函数，从而使得PSO算法成功应用到变分问题的求解当中。

去噪处理研究

一种基于交叠组合稀疏全变分图像去噪方法 An image denoising method based on overlapping group sparsity total variation 姓名：林志斌 摘要 全变分（Total Variation, TV）正则项作为一种常用的稀疏变换模型，因其在保持图像边缘信息方面具有明显的优势，已经被应用到图像去噪问题中。然而，它通常会产生阶梯效应。为了克服这个缺点，在本文中，我们引入交叠组合稀疏全变分（Overlapping Group Sparsity Total Variation, OGSTV）代替传统TV变换模型。为了求解该OGSTV去噪模型，我们提出一种基于快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）和Split Bregman算法的快速OGSTV去噪方法。实验结果表明，引入快速傅里叶变换理论后，图像去噪时间明显减少；与其他已有比较好的算法相比，可以获得更好的图像质量，阶梯效应明显改善。 关键词：全变分；图像去噪；快速傅里叶变换；交叠组合稀疏全变分 Abstract The total variation (TV) regularization is always used as a sparse representation and it has been applied to image denoising problem. Although TV model has obvious advantage in preserving image edges, it may introduce some undesired staircase

图像分割中的变分模型与快速算法研究

目录 摘要 (i) Abstract (iii) 第一章绪论 (1) 1.1选题背景和意义 (1) 1.2图像分割的变分模型 (2) 1.3图像分割变分模型的优化算法 (6) 1.4本文的主要工作 (8) 第二章非凸背景去除模型 (11) 2.1引言 (11) 2.2非凸分割模型的提出 (11) 2.2.1优化问题的提出 (11) 2.2.2水平集方法 (12) 2.2.3非凸能量泛函构造 (14) 2.3梯度下降方法求解 (15) 2.3.1数值算法及分析 (17) 2.3.2数值实验 (21) 2.4本章小结 (24) 第三章凸背景去除模型 (25) 3.1引言 (25) 3.2凸优化问题的提出 (25) 3.3梯度下降方法求解 (29) 3.3.1算法描述 (30) 3.3.2数值实验 (32) 3.4分裂Bregman方法求解 (35) 3.4.1算法描述 (35) 3.4.2数值实验 (42) 3.5近似算法求解 (44) 3.5.1算法描述 (45) 3.5.2数值实验 (49)

3.6本章小结 (53) 第四章基于局部灰度信息的快速图像分割方法 (55) 4.1引言 (55) 4.2局域外部灰度平均值 (56) 4.3基于局域信息的凸能量泛函 (59) 4.4提速的分裂Bregman方法 (59) 4.4.1算法描述 (59) 4.4.2数值实验 (63) 4.5本章小结 (67) 第五章纹理图像分割研究 (69) 5.1引言 (69) 5.2纹理提取 (69) 5.3基于近似理论的不动点算法 (71) 5.3.1不动点算子构造 (72) 5.3.2基于算子H的不动点算法 (73) 5.4数值实验 (74) 5.5本章小结 (77) 第六章多层分割及彩色图像分割 (79) 6.1引言 (79) 6.2多层分割 (79) 6.2.1思想描述 (80) 6.2.2多层分割算法 (81) 6.2.3数值实验 (83) 6.3彩色图像分割 (86) 6.3.1色彩模型 (86) 6.3.2思想描述 (87) 6.3.3数值实验 (89) 6.4本章小结 (91) 第七章结论与展望 (95) 7.1本文总结 (95) 7.2进一步工作与展望 (96) 致谢 (99)

全变分信号去噪的最佳参数选择方法

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4a1852280.html, 全变分信号去噪的最佳参数选择方法 作者：胡月娇许成哲 来源：《山东工业技术》2016年第12期 摘要：基于现有的全变分信号去噪过程中依靠经验选择参数使得去噪效果精确度低的问题，本文提出一种新颖的全变分信号去噪的最佳参数选择方法，将粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）运用其中，首先研究了全变分图像去噪模型，介绍标准PSO算法过程，结合粒子群优法来选择最佳参数，分析了粒子群优法选择参数的过程，实验结果显示了本文所提出的参数选择方法有效性和可靠性。 关键词：全变分；信号去噪；粒子群优化算法 DOI：10.16640/https://www.360docs.net/doc/4a1852280.html,ki.37-1222/t.2016.12.127 0 引言 在图像获取或传输的过程中，由于受到各种因素的影响，图像不可避免地受到了噪声的污染，给后续图像处理过程带来了极大的困难。因此图像去噪是图像处理中一个重要环节，图像的噪声去除和细节保护是一对矛盾关系，图像的低通滤波在去除噪声的同时，产生图像边缘的模糊，而人对图像的高频成分是敏感的。近年来，全变分法的图像降噪技术得到了应用，我们在运用全变分模型来去噪时候会用到很多参数。而在以前的研究中，在选取这些参数的最佳数值时，通常是依赖经验来选取的。也就是依靠经验在某个数值范围中选取适当参数值，然后去尝试处理图像。参数少的话，其组合还可以罗列。而如果参数多的话，这显然是不太方便的。运用PSO来选取最佳参数正是基于这样的背景下提出的。 1 研究现状 1992年，Rudin、Osher和 Fatemi提出了一种基于全变分（TV，Total Variation ）模型的去噪方法[1]。该方法实质上就是各向异性扩散，它能在去噪的同时很好地保持图像的边缘。 由于全变分方法引入偏微分方程的各向异性扩散方程用于图像去噪，在平滑噪声的同时，可以使边缘得到保持，较好地解决了恢复图像细节和抑制噪声之间的矛盾[2]。基于偏微分方程的 变分模型方法高质量的处理效果已引起国内外研究学者的广泛重视[3]。近年来又有其他研究 者发现全变分模型存在的不足，提出了一种基于平滑核的广义变分模型[4]。实验结果表明， 该模型对于高斯噪声污染的图像能取得良好的恢复效果，相比于全变分模型，该模型获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和细节保护能力，同时还有效避免了阶梯效应[5]。Bing S 提出了一种基于范数的广义的TV 去噪模型该模型能克服假边缘的产生，且在去噪的同时保持了边缘，但该模型的峰值信噪比较低[6]。鉴于上述存在的局限，本文在前人研究变分问题直 接解法的基础上，建立求解含一阶导数的变分问题优化模型，构造出了适应度函数，从而使得PSO算法成功应用到变分问题的求解当中。

一种基于压缩感知的全变分图像去噪算法

2018年第32卷第4期测试技术学报Vol.32 No.4 2018 (总第130期)JOURNAL OF TEST AND MEASUREMENT TECHNOLOGY(Sum No.130) 文章编号:1671-7449(2018)04-0323-06 一种基于压缩感知的全变分图像去噪算法 刘泽鹏1,2,陈媛媛1,2 (1.中北大学光电信息与仪器工程工程研究中心,山西太原030051; 2.中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051) 摘要:针对传统图像去噪方法的不足,提出了一种基于压缩感知的全变分正则化图像去噪算法,利用基 于压缩感知算法中的TVAL3算法对含噪图像进行图像重构和噪声去除.通过对比该算法与OMP(Ortho g- onal matchin g p ursuit,OMP)与SP(Subs p ace p ursuit,SP)算法的峰值信噪比和重构时间,发现在采样率为 0.4和0.8时,该算法的峰值信噪比提高都在3dB以上,时间方面也有明显提升;随着采样率的提升,算法 所需的迭代次数越来越少;采样率为0.4时,所需的迭代次数为78次,但采样率在0.8时,迭代次数减少到 57次,所需时间越来越短.实验结果表明,该算法的重构效果明显优于其它压缩感知重建算法,能够很好地 进行图像重构和噪声去除. 关键词:图像去噪;压缩感知;全变分正则化;图像重构 中图分类号: TN911.73文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1671-7449.2018.04.008 Total Variation Ima g e Denoisin g Al g orithm Based on Com p ressed Sensin g LIU Ze p en g1,2,CHEN Yuan y uan1,2 (1.O p toelectronic Information and Instrument En g ineerin g Research Center, North Universit y of China,Tai y uan030051,China; 2.School of Information and Communication En g ineerin g,North Universit y of China,Tai y uan030051,China) Abstract: Aimin g at the deficiencies of the traditional ima g e denoisin g methods,a full variational re g u-larized ima g e denoisin g method based on com p ressive sensin g is p ro p osed.The TVAL3al g orithm based on com p ressed sensin g al g orithm is used to reconstruct the ima g es and denoise.B y com p arin g with the p eak si g nal-to-noise ratio and reconstruction time of the OMP and SP com p ressed sensin g al g orithms,at sam p lin g rates of0.4and0.8,the p eak si g nal-to-noise ratio of the al g orithm is increased a pp roximatel y 3dB or more,the reconstruction time has also increased si g nificantl y.With the increase of sam p lin g rate,the number of iterations re q uired b y the al g orithm becomes smaller and smaller.At the sam p lin g rate of0.4,the re q uired number of iterations is78.However,the number of iterations is reduced to57 at sam p lin g rate of0.8,and the time re q uired is g ettin g shorter and shorter.The ex p erimental results show that the reconstruction effect of this al g orithm is obviousl y better than other com p ressed sensin g reconstruction al g orithms,and it can well p erform ima g e reconstruction and noise removal. Ke y words:ima g e denoisin g;com p ressed sensin g;total variation re g ularization;ima g e reconstruction 收稿日期:2018-03-15 基金项目:国家自然科学基金青年基金资助项目(61605176) 万方数据 作者简介:刘泽鹏(1991-),男,硕士生,主要从事压缩感知重构二图像去模糊的研究.

图像分割的变分模型和数值计算

图像分割的变分模型和数值计算 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像分析技术的第一步就是图像分割，图像分割成为计算机视觉的基础，也是对图像理解来说非常重要的组成部分，因此图像分割技术也成为了数字图像处理的基础性难题。人类在实际生活中获得的大量信息绝大部分来源于视觉的图像信息，这是由于图像信息具有形象、直观、易懂和信息量大的一些特点，所以它成为我们日常生产生活中接触最多的信息种类之一。所谓的图像处理，就是对于一些图像信息，我们需要利用科学手段进行分析、加工和提取，使其满足人们的感官以及其他方面的要求，而这个过程即是处理的过程。那么，我们来介绍一下图像处理的方法，数据的编码和传输是其中之一，其次是平滑、边缘锐化和分割的特征，最后还有特征抽取图像增强、图像识别与理解等。 1 图像分割方法概述 目前，一些特定理论、方法相结合的图像分割方法相继出现，在各学科许多新理论和新方法的提出后，下面我们简要的介绍以下几种分割方法。(1)基于数

学形态学的图像分割形态学图像分割是为了达到对图像分析和识别的目的，首先要获得图像的对应形状，那么形状的获取就要利用具有一定形态的结构元素去度量和提取，以达到分析和识别的目的。(2)基于人工神经网络的分割人工神经网络法具有自学习、自组织和自适应的性能，并且具有较强的非线性映射能力，十分适合去解决那些背景内容不确切、推理准则不明显以及十分复杂的分割情况。可以用训练样本集对神经网络进行训练，目的是以确定节点间的连接和权值, 然后新的图像数据被训练好的神经网络分割，这就是神经网络方法分割图像的基本思路。(3)基于聚类的分割聚类分析是多元统计分析的方法之一，也是数据挖掘的一个重要算法;同时它是模式识别中非监督模式识别的一个重要手段。聚类划分算法技术大致上可分为三种方式：模糊聚类，可能性聚类，硬聚类。 基于变分方法的图像分割给变分图像分割的思想下个定义：那就是在图像中描述一条曲线，该曲线受内外能量的共同支配，内部能量是由图像轮廓自身特性决定的，外部能量是图像特征决定的，我们可以根据物理运动系统中得来的能量泛函来描述这条曲线的所有属性以及它的运动方式;来优化这个能量泛函，最终实现这样的目标，即这条曲线在移动中的能量逐