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圖像恢復(fù)質(zhì)量客觀評價方法研究

發(fā)布時間:2025-05-14 23:14
  近年來,圖像恢復(fù)技術(shù)因其在遙感成像、室外監(jiān)控和公共安全等眾多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用而備受人們的關(guān)注。大量的圖像恢復(fù)算法被提出,以從失真圖像中恢復(fù)出潛在的清晰圖像。然而,沒有哪一種圖像恢復(fù)算法能對所有的視覺內(nèi)容都有效。而恢復(fù)圖像的質(zhì)量直接關(guān)系恢復(fù)算法的性能,也直接決定了該技術(shù)能否在實際環(huán)境中成功應(yīng)用。因此,研究圖像恢復(fù)質(zhì)量的客觀評價具有重要意義。在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)進行總結(jié)分析的基礎(chǔ)上,本文對該領(lǐng)域中存在的關(guān)鍵問題進行深入研究,并提出相應(yīng)的解決方案。具體地,本文主要研究恢復(fù)圖像的質(zhì)量評價和圖像恢復(fù)算法的性能評價。本文的研究成果能用于圖像恢復(fù)算法的自動參數(shù)選擇、圖像恢復(fù)算法的選擇和指導(dǎo)圖像恢復(fù)算法的設(shè)計等,具有重要的理論研究意義和實際應(yīng)用價值。本文的主要工作和貢獻如下:(1)研究了壓縮感知圖像恢復(fù)過程中引入失真對壓縮感知恢復(fù)圖像質(zhì)量的影響機制,提出了一種基于局部和全局失真度量的壓縮感知恢復(fù)圖像質(zhì)量評價方法?紤]到該課題尚無可用于質(zhì)量評價方法性能測試的公開數(shù)據(jù)庫,本文首先建立了一個壓縮感知恢復(fù)圖像數(shù)據(jù)庫(Compressive Sensing Recovered Image Database,...

【文章頁數(shù)】:150 頁

【學(xué)位級別】:博士

【部分圖文】:

圖1-1恢復(fù)圖像客觀質(zhì)量評價模型的分類Figure1-1Classificationofobjectivequalityassessmentmodelsofrestoredimages

圖1-1恢復(fù)圖像客觀質(zhì)量評價模型的分類Figure1-1Classificationofobjectivequalityassessmentmodelsofrestoredimages

博士學(xué)位論文16表示形式,本文根據(jù)圖像恢復(fù)場景討論每個質(zhì)量評價方法。圖1-1恢復(fù)圖像客觀質(zhì)量評價模型的分類Figure1-1Classificationofobjectivequalityassessmentmodelsofrestoredimages1)圖像去噪:在文獻[79]....


圖1-2本文結(jié)構(gòu)安排Figure1-2Structurearrangementofthispaper

圖1-2本文結(jié)構(gòu)安排Figure1-2Structurearrangementofthispaper

1緒論231.4論文章節(jié)安排(OrganizationStructure)本文共包括六個章節(jié),對圖像恢復(fù)質(zhì)量客觀評價展開了深入研究,并提出了兩種特定型恢復(fù)圖像質(zhì)量評價方法和兩種通用型圖像恢復(fù)算法性能評價方法。本文工作的遞進關(guān)系為:由針對特定恢復(fù)場景的方法遞進到通用恢復(fù)場景的方法,....


圖2-1一個壓縮感知恢復(fù)圖像的例子

圖2-1一個壓縮感知恢復(fù)圖像的例子

博士學(xué)位論文26和不同視覺內(nèi)容下恢復(fù)的圖像實例。從圖中可以看出,隨著壓縮率的降低,恢復(fù)圖像的質(zhì)量也隨之下降。此外,恢復(fù)圖像的質(zhì)量通常會受到多重失真的影響。具體來說,它們同時表現(xiàn)出模糊和局部紋理的不自然性,這進一步導(dǎo)致了壓縮感知恢復(fù)圖像的全局自然性損失;趯嚎s感知恢復(fù)圖像失真特....


圖2-2用于建立數(shù)據(jù)庫的十幅原始圖像

圖2-2用于建立數(shù)據(jù)庫的十幅原始圖像

壓縮感知圖像恢復(fù)算法的性能。最后,通過實驗還證明了本章提出的方法在壓縮感知圖像恢復(fù)算法的參數(shù)自動選擇中具有很好的性能表現(xiàn)。2.2壓縮感知恢復(fù)圖像數(shù)據(jù)庫(CompressiveSensingRecoveredImageDatabase)在本節(jié)中,將建立一個壓縮感知恢復(fù)圖像數(shù)據(jù)庫,為....



本文編號:4045881

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