常见图像退化问题分析及其复原技术研究

常见图像退化问题分析及其复原技术研究

论文摘要

原始图像在其获取、存储和传输过程中,由于受到图像捕捉系统、存储介质以及传输系统等因素的影响,使得最终获取的图像不可避免地存在图像退化问题。对于这些存在退化问题的图像,如果不进行适当的检测评定和复原处理,将会直接影响到后续的图像处理环节。本文本着通用性和实时性的原则,对形状上的几何失真退化、形态上的颜色失真退化以及拉条断磁迹数据损伤退化的原因做了深入的分析,并分别针对这三种图像退化问题提出了检测和复原方法。本文以Visual C++和Matlab为实验软件环境,针对上述图像退化问题实现了一个检测评定和复原系统。实验证明本文提出的方法能够有效地对上述图像退化问题做出检测评定和复原,并具有良好的通用性和实时性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 引言
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 研究目的
  • 1.3 论文成果和意义
  • 1.4 论文的总体结构
  • 第二章 图像复原基础
  • 2.1 数字图像处理概述
  • 2.2 图像获取及其数字化
  • 2.3 图像退化
  • 2.3.1 成像系统中的图像退化
  • 2.3.2 存储和传输过程中的图像退化
  • 2.4 图像复原
  • 2.4.1 基于数学运算的复原
  • 2.4.2 基于模型分析的复原
  • 2.5 小结
  • 第三章 几何畸变退化
  • 3.1 概述
  • 3.1.1 几何畸变定义
  • 3.2 几何畸变退化原因及复原
  • 3.2.1 方案流程图
  • 3.2.2 预处理以及轮廓查找
  • 3.2.3 透视变换
  • 3.2.4 镜头畸变复原步骤
  • 3.2.5 曲面畸变复原步骤
  • 3.3 插值处理
  • 3.3.1 零阶插值
  • 3.3.2 双线性插值
  • 3.3.3 三次卷积插值
  • 3.4 实验结果与分析
  • 3.5 小结
  • 第四章 颜色失真退化
  • 4.1 概述
  • 4.2 颜色理论
  • 4.2.1 颜色基础
  • 4.2.2 颜色空间
  • 4.2.3 色温
  • 4.3 颜色失真和颜色恒常性
  • 4.3.1 颜色失真
  • 4.3.2 颜色恒常性
  • 4.4 颜色失真复原
  • 4.4.1 颜色直方图
  • 4.4.2 颜色失真退化模型分析
  • 4.4.3 颜色失真退化复原
  • 4.5 实验结果
  • 4.6 小结
  • 第五章 拉条断磁迹数据损伤退化
  • 5.1 拉条和断磁迹背景介绍
  • 5.2 退化检测及其复原研究
  • 5.2.1 退化原因分析和常规检测办法
  • 5.2.2 拉条断磁迹检测方案
  • 5.2.3 复原部分研究
  • 5.3 实验结果与分析
  • 5.4 小结
  • 第六章 总结与未来工作展望
  • 6.1 研究工作总结
  • 6.2 今后工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士期间发表的论文
  • 参加科研工作
  • 相关论文文献

    • [1].复杂振动引起的图像退化分析与仿真[J]. 光电工程 2011(07)
    • [2].“图像时代”的源流与契机——当代图像阐释的维度[J]. 美与时代(上) 2019(02)
    • [3].基于暗通道的快速图像去雾方法研究与实现[J]. 沈阳师范大学学报(自然科学版) 2018(01)
    • [4].基于低通滤波和多特征联合优化的夜间图像去雾[J]. 光学学报 2018(10)
    • [5].基于Z矩阵映射和选择加密的彩色图像退化算法研究[J]. 物理学报 2010(03)
    • [6].基于暗通道先验的图像去雾方法研究[J]. 电脑与电信 2019(Z1)
    • [7].基于大气光遮照的单幅图像去雾算法[J]. 桂林航天工业学院学报 2017(04)
    • [8].图像去雾算法在烟气环境中的适用性分析[J]. 电脑知识与技术 2018(04)
    • [9].大气湍流参数对图像退化效果影响的研究[J]. 长春理工大学学报(自然科学版) 2018(04)
    • [10].单幅粉尘图像的切片重构恢复方法[J]. 计算机应用 2018(04)
    • [11].面向机器人环境共融的图像去雪算法[J]. 机械工程学报 2019(11)
    • [12].基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法[J]. 信息与电脑(理论版) 2018(04)
    • [13].基于自适应透射率比的水下图像复原算法[J]. 浙江大学学报(工学版) 2018(01)
    • [14].图像退化仿真系统的设计与实现[J]. 工程勘察 2014(05)
    • [15].大气非均匀路径中图像退化光学模型[J]. 光学学报 2012(05)
    • [16].模糊监控图像视频的清晰化处理[J]. 电子制作 2018(09)
    • [17].基于EM算法的眼底OCT图像反卷积去模糊技术[J]. 数据采集与处理 2018(02)
    • [18].航拍图像去雾算法研究[J]. 信息技术与信息化 2017(10)
    • [19].动态大气散射系数的颜色衰减先验图像去雾[J]. 电视技术 2017(Z2)
    • [20].海上舰船目标图像退化函数研究[J]. 舰船电子工程 2019(10)
    • [21].图像运算的案例式实验教学研究——以基于二维码的信息隐藏为例[J]. 高师理科学刊 2018(03)
    • [22].基于暗原色先验的图像去雾算法改进研究[J]. 电子技术 2018(10)
    • [23].基于加性噪声的图像人工退化[J]. 计算机工程 2009(11)
    • [24].改进的单尺度Retinex图像去雾算法[J]. 兰州交通大学学报 2018(06)
    • [25].远距离海上侦察图像颜色还原方法研究[J]. 电视技术 2019(02)
    • [26].盲去卷积图像复原算法研究[J]. 北京印刷学院学报 2017(08)
    • [27].基于开运算暗通道和优化边界约束的图像去雾算法[J]. 光子学报 2018(06)
    • [28].结合HE和改进MSRCR的交通雾霾图像增强[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版) 2018(01)
    • [29].基于统计特性和亮度估计的夜晚图像去雾[J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2018(03)
    • [30].基于水下成像模型的图像清晰化算法[J]. 电子与信息学报 2018(02)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  

    常见图像退化问题分析及其复原技术研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢