导　　师： 周海银

学科专业： G0104

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 国防科学技术大学

摘　　要： 图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。正则化方法是在求该逆过程中解决病态性问题的有效方法。本文针对图像复原中正则化方法的研究及应用进行了广泛深入的探讨与分析，主要工作和创新点如下： 第一，在正则化技术解决病态问题的基础上，从正则化方法数学理论入手，分析了图像的退化模型和图像复原的病态特征，重点讨论了正则化参数和正则项的选取，并总结了其求解算法及快速实现方法，完善了正则化方法图像复原的基本理论。 第二，在现有复原模型的完善上，重新构建正则化参数与正则化项，构造了新的具有空间自适应性质的正则化图像复原模型。运算中合理地设计算法，自适应的正则化参数可以自动修正到最优值，同时自适应加权的正则项使算法的性能更加完善。仿真计算表明，该方法可有效抑制图像边界的振铃效应并保护了图像的重要信息，并且比现有的方法具有更高的峰值信噪比。 第三，从传统的线性代数方法着手，提出了两种新的基于正则化思想的图像复原方法。一是从约束最小二乘出发，在加性噪声能量有界的前提下，采用正则化方法来克服病态问题，通过解一个单变量方程，并利用空域迭代运算实现了一种有效的图像复原；二是针对模糊图像的复原问题，从最小二乘算法出发，采用增量迭代的方法改善算法的收敛性，同时结合正则化技术克服问题的病态性质，并引入自适应的正则化参数，使其与图像复原的迭代运算同步进行并自动修正到最优值。计算结果表明，该方法可有效复原图像，在客观标准评价和主观视觉效�

关 键 词： 图像复原 正则化 病态问题 自适应 增量迭代 数学模型

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]