自適應(yīng)加權(quán)全變差和非局部正則模型在圖像重建中的應(yīng)用的開題報(bào)告

自適應(yīng)加權(quán)全變差和非局部正則模型在圖像重建中的應(yīng)用的開題報(bào)告題目：自適應(yīng)加權(quán)全變差和非局部正則模型在圖像重建中的應(yīng)用一、選題背景和意義圖像重建是一個(gè)非常重要的圖像處理任務(wù)，其目的是通過已有的圖像信息來還原或恢復(fù)丟失的圖像信息。在醫(yī)學(xué)圖像處理、無線電視調(diào)制與解調(diào)、人臉識(shí)別和特效處理等領(lǐng)域都需要進(jìn)行圖像重建，因此圖像重建算法的研究具有非常重要的理論和應(yīng)用價(jià)值?，F(xiàn)有的圖像重建算法中，全變差（TV）正則化和非局部正則（NLR）是兩種常用模型。嚴(yán)格的全變差正則化模型具有去噪效果，可以減少噪聲干擾，但存在通用性較差的問題。類似地，非局部正則化模型也可以提高重建結(jié)果的質(zhì)量，但難以應(yīng)對(duì)不同噪聲或圖像模式的情況。因此，結(jié)合這兩種模型來進(jìn)行圖像重建可以提高重建效果和通用性。本文將研究自適應(yīng)加權(quán)全變差和非局部正則模型在圖像重建中的應(yīng)用，研究現(xiàn)有的自適應(yīng)加權(quán)全變差和非局部正則模型，并對(duì)其性能進(jìn)行評(píng)估和改善，提高圖像重建的準(zhǔn)確性和通用性。二、研究內(nèi)容和方法1.研究現(xiàn)有的全變差正則化模型和非局部正則化模型及其在圖像重建中的應(yīng)用，分析二者的優(yōu)缺點(diǎn)；2.研究自適應(yīng)加權(quán)全變差正則化模型和非局部正則化模型，并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化；3.針對(duì)不同噪聲和圖像模式，在不同圖像重建任務(wù)中測試比較上述模型的表現(xiàn)，評(píng)估其性能。本研究將會(huì)采用數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)模擬兩種方法來完成以上研究內(nèi)容。首先，對(duì)現(xiàn)有的全變差正則化模型和非局部正則化模型進(jìn)行數(shù)學(xué)建模分析，找出為什么這兩種模型有時(shí)候不能滿足實(shí)際應(yīng)用中的要求，并提出改進(jìn)方案。其次，將所提出的自適應(yīng)加權(quán)全變差和非局部正則模型進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬，實(shí)現(xiàn)圖像重建任務(wù)，并分析不同情況下模型的優(yōu)劣。三、預(yù)期成果和意義本研究的預(yù)期成果有：1.提出一種改進(jìn)的自適應(yīng)加權(quán)全變差和非局部正則模型，使其在噪聲干擾以及不同圖像模式下的重建結(jié)果更優(yōu)；2.在圖像重建任務(wù)中，對(duì)所提出的模型進(jìn)行深入測試和分析，獲得其性能評(píng)估的數(shù)據(jù)；3.通過本研究，為圖像重建領(lǐng)域的研究提供新的思路和算法，促進(jìn)該領(lǐng)域的發(fā)展。四、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排2021年10月-11月：調(diào)研全變差正則化模型和非局部正則化模型及其在圖像重建中的應(yīng)用；2021年12月-2022年2月：研究自適應(yīng)加權(quán)全變差正則化模型和非局部正則化模型，提出改進(jìn)方案；2022年3月-2022年6月：編寫模型優(yōu)化和算法實(shí)現(xiàn)的計(jì)算機(jī)程序，并進(jìn)行圖像重建實(shí)驗(yàn)并進(jìn)行測試和分析；2022年7月-2022年9月：撰寫畢業(yè)論文，并展示研究成果。五、參考文獻(xiàn)1.虞忠道,張哲,楊軼波.基于自適應(yīng)全變差正則化的影像分割算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2011,31(11):2911-2913+2921.2.ChenY,YangJ,ZhangY,etal.Aconvexformulationforjointdictionarylearningandsparsecoding[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2014,23(8):3395-3406.3.XuL,ZhangH,ZhangS.Efficientpatch-basednonlocaloperatorsforimagerestoration[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2011,21(9):4502-4515.4.FanW,WuF,ChenY,etal.AvariationalBayesianapproachtojointlow-rankandsparsematrix