导读:本文包含了图象恢复论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图象,遥感,算术,水印,矩阵,小波,布斯。
图象恢复论文文献综述
陈刚[1]（2019）在《基于先验的加权Schatten-p范数极小化图象恢复算法研究》一文中研究指出图像恢复是图像处理领域里的热点研究方向,如何将受到噪声破坏或者有数据缺失的图像复原的问题受到了学者们的广泛关注。近年来,基于低秩矩阵恢复的图像恢复算法不断被提出并展示出其优秀的图像恢复性能。低秩先验已成为图像恢复算法中使用率很高的一种先验知识。由于一种更好的图像恢复方法同时也揭示了对自然图像更好的先验知识,所以,充分挖掘与利用好先验信息是非常重要的。本文以低秩先验为基础,研究了结合多种先验信息建模的图像去噪和矩阵填充问题。主要内容如下:第一章,首先简单介绍了图像恢复的产生背景和研究意义,接着概述了图像去噪和矩阵填充问题的研究现状。最后对本文的主要研究内容以及组织结构作了说明。第二章,介绍了低秩矩阵恢复的相关理论知识,主要包括低秩矩阵逼近问题以及矩阵秩极小化问题,并对本文求解优化问题所用到的交替方向乘子法作了简要介绍。第叁章,针对被脉冲噪声破坏的图像,运用低秩矩阵逼近方法,提出了结合图像低秩与噪声先验信息建模的脉冲噪声去除模型,并且采用交替方向乘子法框架提出了一个高效的优化求解算法对所提出的非凸优化问题进行求解。通过所提方法与多种优秀的脉冲噪声去除方法在真实图像数据上的大量对比实验表明,所提方法在视觉效果上表现更好且峰值信噪比(PSNR)指标上也有很大提升。第四章,主要研究了基于低秩与光滑先验的矩阵填充问题。以矩阵秩极小化理论为基础,在基于核范数最小化矩阵填充算法中,针对核范数并非秩函数的最佳逼近函数这一问题,本文结合加权Schatten-p范数与截断核范数的优点,采用加权截断Schatten-p范数做为秩函数的逼近函数。同时采用改进的二阶全变分范数对图像的局部光滑先验信息进行建模,提出了WTP-MSTVM矩阵填充模型。同样的,采用交替方向乘子法框架提出了一个高效的优化求解算法对所提出的的优化问题进行求解。最后,通过大量的数值对比实验证实了所提方法的图像修复效果与现有方法相比得到了显着的提升。第五章,对全文进行了归纳总结,并对结合多种先验信息建模的图像去噪与矩阵填充问题可进行的后续研究做了分析和展望。(本文来源于《西南大学》期刊2019-05-31）
王建设[2]（2007）在《运动模糊图象恢复系统研究和实现》一文中研究指出数字图像处理就是用数字计算机对图像进行加工处理以得到某些预期的效果,或从图像中提取某些有用信息。数字图像恢复是数字图像处理中的一个重要分支,它的主要目的是改善退化图像的质量。运动模糊图像产生的原因是由于摄像机与目标物体在曝光时间内有相对运动而产生的模糊。运动模糊图像恢复技术具有广泛的应用领域,近年来已经成为国内外图像界研究的热点问题之一。运动模糊图像恢复讨论的是对运动物体所拍摄的模糊图像进行精确恢复。恢复的关键在于精确获取点扩展函数的参数。本文提出了一种点扩展函数自动获取方法,该方法通过计算机分析运动模糊图像频谱图,能够自动获取点扩展函数的运动方向和模糊长度,避免了人机交互的繁琐和不准确。通过实验仿真并与其他点扩展函数的参数获取方法做比较,验证了该方法的准确性和实用性。图像在形成、传输、存储过程中,不可避免地会受到各种噪声的干扰,极大影响了人们从图像中提取信息,因此,采用适当的方法尽量减少图像噪声是一个十分重要的处理步骤。小波变换应用于图像去噪领域比较成功,在图像去噪中能更好地保护图像细节。本文提出了一种多个小波基联合去噪的方法,该方法能够很好的去除图像中常见的噪声。在对以上运动模糊图像恢复技术分析和研究的基础上,利用VC++和Matlab相结合的技术优势,实现了运动模糊图像恢复系统(MBIRS)。(本文来源于《江西理工大学》期刊2007-06-30）
杨泽,叶昆山,胡跃峰[3]（2007）在《图象恢复研究》一文中研究指出算术迭代方法和其它几种图象恢复方法比较起来,更适合遥感图象的应用。本文对于几种比较典型的空域迭代的图象恢复方法进行了比较,给出了评价的准则,在此基础上,提出了改进的恢复方法,具有收敛性好,恢复图象质量高等特点。(本文来源于《科技咨询导报》期刊2007年05期）
杨泽,叶昆山,胡跃峰[4]（2006）在《图象恢复研究》一文中研究指出算术迭代方法和其它几种图象恢复方法比较起来,更适合遥感图象的应用。本文对于几种比较典型的空域迭代的图象恢复方法进行了比较,给出了评价的准则,在此基础上,提出了改进的恢复方法,具有收敛性好,恢复图象质量高等特点。(本文来源于《科技资讯》期刊2006年36期）
王晗[5]（2006）在《基于Tina平台的运动模糊图象恢复系统的实现与改进》一文中研究指出因运动而导致的图象模糊是图象生成和处理中经常遇到的问题。本论文对运动模糊图象的形成原理、基于传播波方程的运动模糊图象的恢复算法以及在恢复过程中噪声产生的原因作了介绍，提出了以解线性方程的方法来对基于传播波方程的恢复算法进行改进，以减小图象恢复后的噪声。并实现了基于Tina系统的图象恢复平台，平台功能包括了基于传播波方程的图象恢复实现、运动模糊仿真图象的正确生成以及图象预处理等功能。(本文来源于《暨南大学》期刊2006-05-01）
洪文松[6]（2006）在《基于广义模糊吉布斯场的图像恢复与医学图象重建》一文中研究指出图象恢复问题一直是图象处理领域的一个重要分支之一。由于图象退化的原因很多且作用机制各不相同，因此，要得到理想的复原图象，需要对退化原因进行分析并建立合适的数学模型，然后利用计算机实现。早期图象恢复技术受计算机条件限制，模型相对简单，因而恢复效果也有限。近20年来，随着计算机技术的飞速发展，图象恢复技术也取得了相当大的进步，形成了一个较为完整的研究体系。目前，图象恢复算法种类繁多，不过，从实现过程上来看，这些算法大体可以分为两大类：线性和非线性。其中线性解法中较经典的有逆滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波等，以及近十几年来应用的较为广泛的解法——图象正则化恢复方法；而一些基于最大熵恢复、最大后验恢复、马尔可夫或吉布斯随机场理论的恢复方法则属于非线性解法。同时，为了合理评估图象恢复的结果，一些基于各种退化模型的判别准则也随之建立起来，如最小均方误差准则、最大熵准则、最大似然准则以及最大后验准则等。 在经典图象恢复算法中，逆滤波是一种最简单最直接的算法。但由于该算法不能有效控制噪声，从而局限了其实际应用范围。为了弥补该方法的不足，人们陆续提出了一些改进方法，不过这些方法都人为地对退化模型进行改动，图象恢复质量难以提高。维纳滤波是一种基于最小均方误差准则的一种图象恢(本文来源于《第一军医大学》期刊2006-04-01）
黄继风,林家骏,何孝富[7]（2005）在《一种验证JPEG图象内容完整性的自恢复水印技术》一文中研究指出自嵌入水印技术是将图象本身作为水印嵌入到图象中的水印技术,不但具有检测篡改的能力,而且能够对被篡改区域进行修复。现在的自嵌入水印技术大多比较脆弱,特别是在抗JPEG压缩方面显得过于脆弱,因此在实用性方面受到一定限制。提出了一种直接对JPEG图象进行自嵌入的数字水印算法,实验结果表明该方法的有效性与实用性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2005年33期）
张良,苏育挺,吴仁彪,杨国庆[8]（2005）在《基于信息隐藏的图象数据恢复》一文中研究指出本文针对JPEG2000基本编码系统,提出一种基于信息隐藏的图象数据恢复方法。首先依据JPEG2000码流的特点设计容错信息,然后对量化前的小波系数进行非线性处理,估算出量化以后各个小波系数上存在冗余的相对大小,根据估算的冗余对各个嵌入点处的嵌入强度进行图象自适应调整,最后将容错信息嵌入到图象的高频分量中,实现对码流的非均等差错保护。(本文来源于《第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）论文集》期刊2005-08-30）
刘杰平,余英林[9]（2004）在《基于小波变换的盲图象恢复》一文中研究指出提出一种基于小波分解的盲图象恢复算法。该算法根据图象小波变换各个子频段所具有的不同频率特性和不同的方向特性,对各子频段分别进行盲图象恢复;各子频段采用不同的正则化算子。实验结果表明该算法的盲图象恢复的性能优于空域算法。(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2004年08期）
黄莺[10]（2004）在《在空间域内实现运动模糊图象的恢复》一文中研究指出分析了因水平直线匀速运动而引起的图象模糊,提出在图象的空间域内,直接利用含约束条件的最小二乘法,求解复原图象。本文着重演算了如何利用一维卷积及约束条件来构建代数方程,并给出了复原图象的求解公式。该算法已通过MATLAB编程实现。实验结果表明,与频域算法相比,该算法简单并能得到较好的复原图象,并且无需事先知道噪声模型。(本文来源于《实验室研究与探索》期刊2004年05期）
图象恢复论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数字图像处理就是用数字计算机对图像进行加工处理以得到某些预期的效果,或从图像中提取某些有用信息。数字图像恢复是数字图像处理中的一个重要分支,它的主要目的是改善退化图像的质量。运动模糊图像产生的原因是由于摄像机与目标物体在曝光时间内有相对运动而产生的模糊。运动模糊图像恢复技术具有广泛的应用领域,近年来已经成为国内外图像界研究的热点问题之一。运动模糊图像恢复讨论的是对运动物体所拍摄的模糊图像进行精确恢复。恢复的关键在于精确获取点扩展函数的参数。本文提出了一种点扩展函数自动获取方法,该方法通过计算机分析运动模糊图像频谱图,能够自动获取点扩展函数的运动方向和模糊长度,避免了人机交互的繁琐和不准确。通过实验仿真并与其他点扩展函数的参数获取方法做比较,验证了该方法的准确性和实用性。图像在形成、传输、存储过程中,不可避免地会受到各种噪声的干扰,极大影响了人们从图像中提取信息,因此,采用适当的方法尽量减少图像噪声是一个十分重要的处理步骤。小波变换应用于图像去噪领域比较成功,在图像去噪中能更好地保护图像细节。本文提出了一种多个小波基联合去噪的方法,该方法能够很好的去除图像中常见的噪声。在对以上运动模糊图像恢复技术分析和研究的基础上,利用VC++和Matlab相结合的技术优势,实现了运动模糊图像恢复系统(MBIRS)。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图象恢复论文参考文献
[1].陈刚.基于先验的加权Schatten-p范数极小化图象恢复算法研究[D].西南大学.2019
[2].王建设.运动模糊图象恢复系统研究和实现[D].江西理工大学.2007
[3].杨泽,叶昆山,胡跃峰.图象恢复研究[J].科技咨询导报.2007
[4].杨泽,叶昆山,胡跃峰.图象恢复研究[J].科技资讯.2006
[5].王晗.基于Tina平台的运动模糊图象恢复系统的实现与改进[D].暨南大学.2006
[6].洪文松.基于广义模糊吉布斯场的图像恢复与医学图象重建[D].第一军医大学.2006
[7].黄继风,林家骏,何孝富.一种验证JPEG图象内容完整性的自恢复水印技术[J].计算机工程与应用.2005
[8].张良,苏育挺,吴仁彪,杨国庆.基于信息隐藏的图象数据恢复[C].第十二届全国信号处理学术年会（CCSP-2005）论文集.2005
[9].刘杰平,余英林.基于小波变换的盲图象恢复[J].微电子学与计算机.2004
[10].黄莺.在空间域内实现运动模糊图象的恢复[J].实验室研究与探索.2004
论文知识图
