| 题名 | 稀疏表示在计算机视觉中的应用研究; Research on Application of Sparse Representation in Computer Vision |
| 作者 | 张丹莹 |
| 答辩日期 | 2013 ; 2013 |
| 导师 | 李翠华 |
| 关键词 | 稀疏表示 图像复原 超分辨率重建 Sparse Representation Image Restoration Super-resolution Restoration |
| 英文摘要 | 本文重点关注图像去噪、图像修补以及图像超分辨率重建的研究。由于成像系统和外界环境等客观因素，在生成、传送和存储过程中，会使得图像的质量有所下降，所以希望能够寻找一种图像复原技术，对已知的降质图像进行图像处理，来尽可能的还原图像本身。图像的超分辨率重建是一种通过信号处理的方法获得高分辨率的技术，在医学、军工、遥感和天文等领域具有重要应用。 本文重点介绍基于稀疏表示的灰度图像降噪模型，针对高斯白噪声这一种噪声，运用灰度K-SVD算法进行图像降噪，并引入一种字典原子改进算法，选择最优原子来对图像进行去噪，取得了更好的降噪结果。而后扩展到彩色图像三通道去噪的问题，能够处理高斯白噪声和非均值噪声这两种...; This thesis researches on image denoising, image inpainting and image super-resolution reconstruction. In the process of formation, transmission and storage, due to the environment and the limitation of the imaging system itself, the quality of the image itself has different degrees of decline, so looking for a kind of such technology, by handling the image processing in order to achieve restorati...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_计算机应用技术; 学号：23020101153082 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=39159 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/79317]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张丹莹. 稀疏表示在计算机视觉中的应用研究, Research on Application of Sparse Representation in Computer Vision[D]. 2013, 2013. |
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