| 基于深度图像先验和正则化去噪的图像复原研究 | |
| 杜生鑫 | |
| Subtype | 学士 |
| Thesis Advisor | 黄玉梅 |
| 2022-05-11 | |
| Degree Grantor | 兰州大学 |
| Place of Conferral | 兰州 |
| Degree Name | 理学学士 |
| Degree Discipline | 信息与计算科学 |
| Keyword | 图像复原 深度图像先验 去噪正则化 全变分正则化 |
| Abstract | 图像在成像、传输、储存等过程中会受到外界各种因素影响，从而发生图像降质问题并造成信息损失，因此如何复原图像的研究十分必要，其中最基础的就是图像去噪。对于去噪问题，目前结合深度学习的方法通常需要大量数据集进行学习，而本文介绍的深度图像先验 (DIP) 及其改进方法，仅对单张图片进行学习就能达到较好的图像复原效果。此外，在 DIP 中以网络自身训练作为正则项的基础上，提出结合去噪正则化和全变分正则化的两 种改进方法，即额外添加正则项 (RED 和 TV) 的深图像先验方法 (DIP+RED 和 DIP+TV)。改进后的 DIP+RED 和 DIP+TV 方法使用交替乘子法 (ADMM) 进行网络训练，提高了运算 速度。在实验结果中，改进方法的 PSNR 数值有明显提升，并且图像复原效果更好。最后，根据实验结果对于结合 RED 和 TV 的正则项并添加到 DIP 的方法进行尝试，结果表明相对 于 TV 方法在复原效果和速度上有显著的提升。 |
| Pages | 34 |
| URL | 查看原文 |
| Document Type | 学位论文 |
| Identifier | https://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/493320 |
| Collection | 数学与统计学院 |
| Affiliation | 数学与统计学院 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 杜生鑫. 基于深度图像先验和正则化去噪的图像复原研究[D]. 兰州. 兰州大学,2022. |
| Files in This Item: | There are no files associated with this item. | ||||
