【摘 要】
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图像去噪是图像处理的基础问题,也是信号处理领域的热点问题。只有尽可能地去除图像中的噪声,才能满足人们对图像清晰度和信息准确度的要求,才能进行图像的更高层次的处理与分析。随着去噪技术的发展,全变分去噪方法以它强大的数学支撑和优秀的图像边缘保持能力成为了图像去噪的重要方法。现有的全变分去噪模型大多只考虑水平与垂直两个方向图像梯度,在光滑区域存在阶梯效应;现有的求解算法存在着迭代次数过多,耗时过长的问题
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图像去噪是图像处理的基础问题,也是信号处理领域的热点问题。只有尽可能地去除图像中的噪声,才能满足人们对图像清晰度和信息准确度的要求,才能进行图像的更高层次的处理与分析。随着去噪技术的发展,全变分去噪方法以它强大的数学支撑和优秀的图像边缘保持能力成为了图像去噪的重要方法。现有的全变分去噪模型大多只考虑水平与垂直两个方向图像梯度,在光滑区域存在阶梯效应;现有的求解算法存在着迭代次数过多,耗时过长的问题。本文对现有的全变分模型和数值求解方法进行分析,提出了四方向相对全变分模型,改善了算法的去噪效果,解决了传统模型带来的阶梯效应,并给出了快速求解的迭代权重最小二乘法,提高了算法效率。本文主要完成了如下工作:●为了解决阶梯效应,引入了高斯加权算子对图像梯度进行平滑,降低了结果图中光滑区域的梯度突变。而在图像边缘保留的方面,本文使用固有变分区分噪声与图像结构信息,去除噪声的同时也尽可能的保留了图像细节。●除了水平与垂直两个方向的图像梯度,将45°与135°两个方向的梯度也加入模型的正则项中,使得去噪图像更加符合人眼的视觉要求。●提出迭代权重最小二乘法对模型进行求解,加快了收敛速度。●从线性方程系统的优化求解与计算平台两个方面出发,对迭代权重最小二乘法求解全变分模型的过程进行优化加速,使用GPU对计算过程进行加速,降低了算法的消耗时间,满足了实际工业检测应用中的效率要求。本文提出的四方向全变分模型在标准数据集和工业图集都取得了良好的去噪效果,实验验证求解算法的耗时满足实际应用需求,是一种通用的去噪算法。
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