基于小波神经网络的视频图像恢复
数字像处理中的像恢复算法
数字像处理中的像恢复算法数字图像处理中的像素恢复算法数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向之一。
在数字图像处理中，像素恢复算法被广泛应用于修复或恢复受损的图像。
本文将介绍几种常见的数字图像处理中的像素恢复算法。
一、插值算法插值算法是数字图像处理中最常用的像素恢复算法之一。
插值算法通过使用已知像素信息来估计缺失像素的值。
最常见的插值算法包括邻近插值、双线性插值和双立方插值等。
1. 邻近插值：邻近插值算法假设缺失像素的值与其周围已知像素的值相同。
该算法通过寻找距离缺失像素最近的已知像素的值来进行像素的恢复。
2. 双线性插值：双线性插值算法在缺失像素的周围选择一个正方形区域，并基于该区域内已知像素的值进行插值。
通过对该区域内像素值的加权平均，双线性插值算法能够更准确地恢复缺失像素的值。
3. 双立方插值：双立方插值算法在缺失像素的周围选择一个立方体区域，并根据该区域内已知像素的值进行插值。
双立方插值算法综合考虑了立方体区域内像素值的空间关系，因此能够更精确地恢复缺失像素的值。
二、去噪算法去噪算法是数字图像处理中常见的像素恢复算法之一。
噪声可能导致图像中的像素值失真，去噪算法旨在从受损图像中去除噪声。
1. 中值滤波：中值滤波是一种简单而有效的去噪算法。
该算法通过对像素周围的领域内像素值进行排序，并将中值作为恢复后的像素值。
中值滤波能够有效地去除椒盐噪声和横纹噪声等。
2. 小波去噪：小波去噪算法基于小波变换的原理，通过将图像转换到小波域，去除高频噪声成分。
小波去噪算法在保留图像细节的同时，能够较好地去除高频噪声。
三、补偿算法补偿算法是一类专门用于恢复受损图像的像素恢复算法。
补偿算法通过分析图像的受损模式，并根据该模式对像素进行恢复。
1. 利用图像统计信息：一种常见的补偿算法是利用图像的统计信息来恢复受损的像素值。
该算法通过分析图像的像素分布、灰度均值和方差等统计信息，来估计受损像素的值。
2. 基于模型的方法：基于模型的补偿算法通过对图像的受损模型进行建模，并利用该模型来对缺失像素进行恢复。
小波变换与神经网络复合的图像清晰度识别研究
ｌｙｅ ｓｏｆＢＰ ｎ ｕ ￣ ｎ ｔ ｒ ｒ ｏｎ ｔｕ ｔ ｄ ｔ ｒｏｒ ｍａ ｅ ｄ ｆｎｉ ｏ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｄ ｔｎ ａ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｒ ｅ ｗｏ ｋ ｗｅ ｅ ｃ ｓｒ ｃ ｅ ｏ ｐｅ ｆ ｍ ｉ ｇ ｅ ｉ ｔ ｎ ｉ ｅ ｔｆ ａ ｉ ａ ｏｐ ｉ ｇ ａ ｆ ｓｅ ｔ ｉ ｉ ｏｎ
陈国金 ，朱妙芬 ，施浒立
（ ． 安 电子 科 技 大 学 ，陕西 西安 ７ ０７ ；２ 州 电 子科 技 大 学 ，浙 江 杭 州 ３ ０ １ ） １ 西 １０ １ ． 杭 １０ ８
பைடு நூலகம்
摘要：基于小波变换与神经网络复合模型的图像清晰度识别方法具有较强的图像边缘特征提取、非线 性处理、自适应学 习和模式识别 能力。提 出一种通过神经网络模 拟人眼的调焦机制， 基于小波变换与 神经网络复合模型，实现对图像清晰度评价的方法。利用二维离散小波变换对 图像信 号的特征进行提 取，并对 ７个小波分量及原始图像做统计处理得到 １ ６个统计值，作为图像的特征量供后续的识别分 析。构建 了５ Ｂ 层 Ｐ神经网络模型对 图像清晰度进行识别，采用可变步长附加动量项的最速下降法调 整网络权值。所设计的神经网络首先对 由 ７ ５幅图像组成的训练集合进行训练，再对 １２幅图像组成 ０ 的测试集合进行实验验证。结果表 明，这是一种相 当有效的判别方法，取得 了较高的识别率。 关键词：图像清晰度；小波变换；神经 网络；复合模型； 图像特征
ｎ ｕ ￣ ｎ ｔ ｒ ｓ ｓ ｇ ｅ ｔｄ ｅｒ ｅｗｏｋ ｗａ ｕ ｇ ｓｅ ．Ｔｈ ｗｏ ｄｍｅ ｓｏ ａ ２ ｅ ｔ — ｉ ｎ ｉｎ ｌ（ Ｄ）ｄｓ ｒｔ ｖ ｌｔｔ ｎ ｆ ｒ ａｉｎ ｗａ ｓ ｄ ｔ ｉｃｅｅ ｗａ ｅｅ ｒ ｓｏ ｔ ｓ ｕ ｅ ｏ ａ ｍ ｏ
基于卷积神经网络的图像复原研究
基于卷积神经网络的图像复原研究随着科技的不断发展，图像处理技术也在以惊人的速度发展。
其中，图像复原技术是相当重要的一个领域，它可以去除图像中的噪声，使图像恢复原本的细节和清晰度。
近年来，基于卷积神经网络的图像复原技术被广泛应用，并在很多领域取得了显著的成果。
一、基于卷积神经网络的图像复原技术简介基于卷积神经网络的图像复原技术是将神经网络技术和图像处理技术相结合的一种新型技术。
它主要采用卷积神经网络的结构来进行图像的复原，从而提高复原结果的质量和效率。
在图像复原技术中，卷积神经网络主要是通过对图像中像素点的特征进行学习，从而生成一组能够重构出原始图像的参数。
它可以提取出图像中的高层次信息，识别图像中的纹理和形态，从而使复原效果更加准确和稳定。
由于卷积神经网络结构的复杂性和优秀的学习能力，它在图像复原技术中的应用受到了广泛的关注。
目前，基于卷积神经网络的图像复原技术已经成为了图像处理技术领域的一种重要趋势，并在图像识别、图像去噪、图像重建等方面发挥着重要的作用。
二、基于卷积神经网络的图像复原技术的优点1、能够保留图像细节卷积神经网络中的卷积核能够提取出图像中的高层次特征，从而生成具有更高分辨率的图像。
基于此，基于卷积神经网络的图像复原技术能够更好地保留图像的细节特征，并生成更加清晰的图像。
2、处理速度更快与传统的图像复原技术相比，基于卷积神经网络的图像复原技术具有更快的处理速度。
由于卷积神经网络的优秀的并行处理能力，它能够快速地对大量图像进行处理，从而提高了图像复原的效率。
3、适应性更强基于卷积神经网络的图像复原技术具有良好的适应性，能够适应不同图像的处理需求。
这是因为它能够根据不同图像的特征来生成不同的参数，实现对不同图像的精准处理。
三、基于卷积神经网络的图像复原技术的应用1、图像去噪基于卷积神经网络的图像复原技术可以通过对图像中的噪声进行分析，从而去除图像中的噪声，恢复图像的清晰度和细节。
在医学图像诊断、安防图像处理、动画制作等方面都有广泛的应用。
基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究
基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究图像模糊是一种常见的问题，在许多应用领域中都会遇到，例如摄影、医学成像和监控图像等。
图像模糊通常是由于图像采集过程中的运动模糊、焦距问题或者传感器噪声等原因引起的。
然而，模糊的图像对于人眼来说往往难以解读，因此图像复原成为了一个重要的任务。
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是图像处理中最常用的技术之一。
通过学习图像的局部特征和上下文信息，CNN可以有效地进行图像去模糊和复原。
图像去模糊是指从模糊的图像中恢复原本的清晰细节。
基于CNN的图像去模糊算法可以分为两个阶段：训练和测试。
在训练阶段，算法通过大量的清晰和模糊图像对构建一个深度神经网络模型。
这个模型可以通过学习图像之间的模糊特征和清晰特征来对模糊图像进行去模糊。
在测试阶段，通过将模糊图像输入到训练好的模型中，可以得到清晰的图像输出结果。
在图像复原中，基于CNN的算法不仅可以去除图像的模糊，还可以恢复图像中的细节信息和纹理。
这在一些应用场景中尤为重要，例如医学成像中的细胞观察和卫星图像中的地理特征分析。
通过使用卷积层和池化层，CNN 能够提取不同尺度和抽象级别的特征，从而使得复原后的图像更加清晰和真实。
然而，基于CNN的图像去模糊和复原算法在实际应用中还面临一些挑战。
首先，训练一个高性能的CNN模型需要大量的训练数据，并且需要花费大量的时间和计算资源。
这对于某些特定的应用场景来说可能是一个限制因素。
其次，对于含有复杂模糊和噪声的图像，基于CNN的算法可能会产生一定的伪影和伪细节。
这些问题需要进一步的研究和改进。
为了解决这些问题，学者们正在积极研究和探索新的卷积神经网络结构和优化方法。
例如，引入残差连接和注意力机制可以进一步提高算法的性能。
此外，一些研究还尝试将CNN与其他图像处理技术相结合，例如稀疏表示和小波变换等，以进一步提升图像去模糊和复原的效果。
小波变换与神经网络的结合在图像分析中的应用
小波变换与神经网络的结合在图像分析中的应用随着科技的不断发展，数字化技术在图像处理中的应用越来越广泛。
在图像分析领域中，小波变换和神经网络是两个重要的工具，它们可以互相结合，最终帮助人们更好地进行图像分析。
本文将探讨小波变换和神经网络的结合在图像分析中的应用。
一、小波变换的介绍小波变换是一种基于时间和频率分析的变换方法，它可以将信号分解为不同频率成分和时域特征。
相比于傅里叶变换，小波变换更适合处理非稳态信号，可以提取出更为准确的信息。
在图像分析中，小波变换可以用于图像压缩、去噪、边缘检测等方面。
通过分解和重构，小波变换可以将图像压缩到更小的尺寸，同时保留图像的主要信息。
此外，小波变换可以减少噪声在图像中的影响，提高图像的质量。
在边缘检测方面，小波变换可以定位图像中的边缘，并将其突出显示。
二、神经网络的介绍神经网络是一种基于生物神经系统的模拟技术，它通过多个节点（神经元）之间的连接，来实现信息的处理。
神经网络可以设置多个隐藏层，根据数据集不断进行学习，提高其对目标的识别准确性。
在图像分析中，神经网络可以用于图像识别、物体检测等方面。
通过对大量数据的学习，神经网络可以判断图像中是否存在目标物体，并将其与其他物体区分开来。
此外，神经网络还可以对图像进行分类，例如将不同的动物、车辆等分类出来。
三、小波变换与神经网络的结合小波变换和神经网络在图像分析中都有重要的作用，它们的结合可以更全面地分析图像。
以下是小波变换与神经网络结合的一些应用。
1. 基于小波变换的图像预处理在使用神经网络进行图像分析之前，需要对图像进行预处理。
由于神经网络对噪声、模糊等干扰比较敏感，因此需要使用小波变换来对图像进行去噪、边缘检测等处理，以提高神经网络的准确性。
2. 基于小波变换的神经网络训练方法神经网络的识别准确性与其所学习的数据集的质量有关。
在训练神经网络时，可以采用小波变换来对数据集进行压缩，从而减少神经网络的训练时间和计算量，提高训练效率。
基于深度神经网络的图像复原技术研究
基于深度神经网络的图像复原技术研究一、前言人工智能技术近年来飞速发展，深度学习作为其中的一种重要技术，被广泛应用在许多领域，其中图像处理领域是应用深度学习技术较为广泛的领域之一。
在图像处理中，图像复原技术是一项非常重要的技术，而基于深度神经网络的图像复原技术，也是近年来备受关注的技术之一。
本文将详细讲解关于基于深度神经网络的图像复原技术的研究。
二、图像复原技术的概述图像复原技术主要应用在恢复已受损图像的质量方面。
图像丢失最常见的情况是图像模糊，大多是因为图像在拍照时存在手抖或物体移动导致的，还有一些原因比如光线不足、镜头调整不当等。
目前图像复原技术的发展，主要分为两类，基于传统计算方法的图像复原和基于深度神经网络的图像复原。
三、基于传统计算方法的图像复原在传统图像复原方法中，一般使用滤波器、波束形成等方式处理图像，或者使用基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法。
其中，基于滤波器和波束形成的方法，主要是通过对图像采用不同的滤波器或者波束形成器实现图像的去模糊。
基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法，主要是通过对图像的小区域进行分解和拼接，获取图像原先的细节信息。
但是，这些传统的方法在处理过程中仍然存在一定的问题。
基于滤波器和波束形成的方法，常常会导致处理后的图像细节丢失；基于稀疏表示和低秩矩阵分解的方法，则对图像小区域的处理方法和参数设置有着较高的要求，处理过程比较复杂。
四、基于深度神经网络的图像复原技术基于深度神经网络的图像复原技术是一种比较新的方法，在图像复原方面取得了较为显著的效果。
深度学习中，卷积神经网络（CNN）是基于图像处理的一种典型网络。
在图像复原方面，CNN可用于对模糊、低分辨率等图像进行恢复处理。
CNN 的输入为模糊图像，通过多层卷积神经网络逐步提取出图像的特征，然后再根据这些特征进行处理，输出一张远比原图清晰的图片。
在深度神经网络技术中，生成对抗网络（GAN）也是一种常用的方法。
GAN 是一种能够生成高质量图像的新型算法，它可以通过对真实图像和虚假图像进行比较，并通过这种对抗的方式生成具有更高质量的图像。
基于小波变换的正则化图像恢复方法研究
第 ７卷 第 １ ３期 ２０ ０ ７年 ７月 １７ —８９ ２０ ）３３ ４ －３ ６ １１ １ （０ ７ １ －２ ２ ０
科
学
技
术
与
工
程
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Ｖ １７ Ｎｏ １ Ｊ ｌ ０ ７ ｏ． ． ３ ｕｙ２ ０
Ｓ ｉｎ ｅＴｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅ ｓ ｎ ｅ ｎ ｃ ｅ ｃ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ｉ ｅ ｆ ｇ ｉ
２ ０ Ｓ ｉ ｅｈ Ｅ ｇ ｇ ０ ７ ｃ． ｃ． ｎｎ ． Ｔ
基 于 小 波 变换 的正 则 化 图像 恢 复 方 法研 究
许路铁 杨 健 程 宏 凯
（ 军械 工程学 院， 石家庄 ０ ０ ０ ； ５ ０ ３ 军械士官学校 武汉 ４ ０ ７ ） ， ３ ０ ５
摘
要
介绍 了基于小波变换的正则化 图像 恢复方法 ， 它利用 图像 小波 变换后各个 子频 带所具有 的不 同的频率选择 性和 不
所得 到 的解 是逆 滤波 的结果 。该方 程通 常是 病
维普资讯
ｌ ３期
许路 铁 ，等 ：基 于小 波变换 的正则化 图像恢复方法研究
态 的 ， 往要 采用 约 束 化处 理 ， 引人 约束 化 条 件 ， 往 即 让恢 复后 的 图像 满 足 预 期 约定 要 求 。假设 ｃ ｉ （， ） 为约 束算子 ， 约束 方程 为 ：
２０ ０ ７年 ２月 ２ ５日收到
２ 约束性算法
联 立式 （ ） 式 （ ）方 程可 写 为 ： ３、 ４ ，
（ ）＝∑ ｔ（ｊ 一 ｘｉ） ， ￡ √ ｙｉ） ｈ（ｊ】 ， ， ｉ √
ｉ ｉ ） ＝ａ （， ｒ （） ５
第 一作者简介 ： 许路铁 。Ｅ ｍ ｉ ｙｎ ｉｎａｙ ｏ ．ｏ 。 － ａ ： ｇ ａｎｖ＠ｔ ｃｒ ｌａ ｉ ｍ ｎ
基于小波的图像复原
逆滤波 ｒ———。 １小波去． ＿ ． 景
焦 模糊 等 。对 于 运 动 模 糊 ， 以对 实 际 的 模 糊 函数 提 供 非 常 可 好 的估 计 并 去 除 退 化 以还 原 图 像 ： 若 图 像 已经 被 噪 声 腐 蚀 ， 倘
基础上． 以退 化 图像 为依 据 ． 据 一 定 的先 验 知 识 设 计 一 种 算 根
子 ． 已经 退 化 了 的 图像 加 以 重 建 和复 原 。 于不 同应 用 领 域 把 由
条 件下 的系 统 提 出 了 另 一种 基 于 小波 的去 卷 积 方法 ．其 思 想 很 简单 ： 用 了傅 立 叶域 类 似 维 纳 滤 波 以及 小波 域 归 整 化 ， 采 通
过 使 用 一 个 新 引 进 的 参 数 ｄ修 改 维 纳 滤 波 器 的 方 法 引 入 了 归 整逆 滤 波 器 ：
的 图像 有 不 同 的退 化 原 因 ． 以对 于 同一 幅 图像 ． 同应 用 领 所 不 域 可 以 根 据 不 同 的退 化 模 型 或 质量 评 价 标 准 而 采用 不 同 的复
退 化过 程 可 以被 模 型化 为 一个 退 化 函数 和 一 个 加 性 噪声 项 。 中 ， 始 图像 ｕｘ ） 过退 化 函数 Ｈ 退 化 函数 ） 加 入 噪 图 原 （ ｙ通 ， （ 后 逆 滤 波 器 与 小 波 变换 的次 序 ． 下 图 所示 ： 如
声 ｎｘＹ， 生 一 幅被 退 化 的 图 像 ｇ ， 。如 果 系统 Ｈ 是 一个 （， 产 ） （ｙ ｘ） 线 性 、 置 不 变 性 的过 程 。 图可 知 ， 空 间域 中退 化 图 像 可 位 由 在
小波变换技术在图像处理中的应用
小波变换技术在图像处理中的应用第一章：小波变换技术概述在图像处理领域中，小波变换技术是一种强大而有效的工具，被广泛应用于图像的分析、处理和压缩。
小波变换技术可以将信号或者图像分解成不同尺度和频率的子信号，具有分辨率高、时频局部化等优点。
本章将介绍小波变换技术的基本原理和一些常用的小波基函数。
第二章：小波变换在图像去噪中的应用图像去噪是图像处理领域中的一项重要任务，可以提高图像的质量和清晰度。
小波变换技术在图像去噪中被广泛使用。
本章将介绍小波变换在图像去噪中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第三章：小波变换在图像压缩中的应用图像压缩是为了减小图像文件的大小，使其更易于存储和传输。
小波变换技术在图像压缩中发挥着重要作用。
本章将介绍小波变换在图像压缩中的原理和方法，并分析其在压缩比、失真度和图像质量之间的关系。
第四章：小波变换在图像特征提取中的应用图像特征提取是图像处理中的一个关键问题，可以通过提取图像的特征来描述和表示图像。
小波变换技术在图像特征提取中具有强大的分析能力和局部性质，能够有效地捕获图像的局部特征。
本章将介绍小波变换在图像特征提取中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第五章：小波变换在图像分割中的应用图像分割是将图像分成具有一定特征的不同区域的过程，可以用于物体识别、图像分析等任务中。
小波变换技术在图像分割中能够提取图像的边缘和纹理等特征，从而实现图像的有效分割。
本章将介绍小波变换在图像分割中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第六章：小波变换在图像融合中的应用图像融合是将多幅图像融合成一幅新的图像，可以用于提高图像的视觉效果和信息量。
小波变换技术在图像融合中能够对多幅图像的不同频率和尺度进行分析和处理，从而实现图像的有损或无损融合。
本章将介绍小波变换在图像融合中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第七章：小波变换在图像恢复中的应用图像恢复是通过去除图像中的噪音或者修复缺失区域，恢复图像的原始信息和质量。
基于神经网络的图像重建技术研究
基于神经网络的图像重建技术研究第一章：绪论图像重建技术一直是数字图像处理领域中的重要研究内容，其主要目的是通过对低质量原始图像进行处理，使其获得更高的图像质量和更详细的信息。
基于神经网络的图像重建技术是新近受到广泛关注的一种重建方法，其主要思想是通过训练神经网络模型来实现图像重建。
本文将从图像重建技术的发展历程、基于神经网络的图像重建技术的原理、方法和应用等方面进行探讨和研究。
第二章：图像重建技术的发展概述图像重建技术的研究始于20世纪40年代，最初是应用在医学图像的重建上，主要是通过 X 射线成像或者 CT 成像等原始数据进行处理，得到更清晰、更可视化的图像。
20世纪60年代，数字图像处理技术的发展使得图像重建技术得到了更大的发展空间，随着计算机图像处理技术的不断进步，图像重建技术在军事、安全、医疗等领域得到了更广泛的应用。
然而，在图像重建技术的发展过程中，常常面临着信息量不足、噪声干扰等问题，导致图像重建的效果不尽如人意。
因此，在这样的背景下，基于神经网络的图像重建技术应运而生。
第三章：基于神经网络的图像重建技术原理基于神经网络的图像重建技术是一种利用神经网络模型进行图像重建的方法。
其基本步骤如下：1. 数据预处理：在进行数据预处理时，需要对原始图像进行归一化、降噪以及其他的数据处理，以便更好地为后面的数据训练做好准备。
2. 网络结构设计：神经网络结构设计是基于神经网络的图像重建技术的重点。
要保证网络结构的复杂度，同时保证模型的性能。
根据不同的情况、需求和数据特点，可以采用不同的网络结构。
3. 学习算法选择：在采用神经网络模型进行图像重建时，需要选择合适的学习算法。
一般情况下，可以采用梯度下降或者牛顿迭代等优化算法进行训练。
4. 参数选择：神经网络的参数是模型学习的关键，需要根据不同的网络结构、数据特点进行调整。
5. 模型训练和测试：通过训练集训练神经网络模型，最终得到重建后的图像。
6. 性能评估：对重建后的图像进行性能评估，如果达到要求，即可应用到实际生产和应用中。
基于神经网络的图像超分辨率重建算法研究
基于神经网络的图像超分辨率重建算法研究在现代社会中，图像处理已成为影响人们生活的重要领域之一。
图像超分辨率重建技术是其中的热门研究课题之一，它通过低分辨率图像重建出高分辨率图像，使得图像的清晰度和细节得到极大提升，具有广泛的应用前景。
在图像超分辨率重建技术中，目前主要采用的方法是插值法、插值再加噪声法、边缘保持滤波法和基于样式的超分辨率重建算法等。
然而，这些方法存在一定的局限性，因为插值法会使得图像中出现锯齿和模糊等问题，而其他方法则容易出现伪影和失真等问题。
近年来，基于神经网络的图像超分辨率重建算法得到了广泛的研究和应用。
该方法通过利用深度学习技术对低分辨率图像和对应的高分辨率图像进行学习，从而建立起一个神经网络模型，并运用模型来对低分辨率图像进行重建。
该算法通过识别和自适应学习图像中的细节信息，从而提高图像超分辨率重建的精度和效果，减少了插值法和其他传统算法中常见的问题。
基于神经网络的图像超分辨率重建算法的研究和发展，主要关注以下几个方面：1.神经网络的构建基于神经网络的图像超分辨率重建算法，首先要构建一个合理的神经网络模型。
神经网络的结构和层数、激活函数的选择以及损失函数的设计等因素都会对重建算法的效果产生影响。
目前，常用的神经网络模型包括SRCNN、FSRCNN、VDSR和SRGAN 等，而其中，SRCNN模型是应用较为广泛的模型之一。
2.训练数据的准备训练数据的质量和数量对图像超分辨率重建算法的学习效果和性能具有重要影响。
因此，在进行训练之前，需要先准备大量的低分辨率图像和对应的高分辨率图像。
此外，为了减轻数据集的不平衡性，可以采用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等，为训练数据集增加多样性。
3.网络训练和优化网络训练是基于神经网络的图像超分辨率重建算法的核心环节，其目的是通过反向传播算法，调整网络中的权重和偏置参数，从而优化模型的性能和精度。
在网络训练中，通常采用灰度值均值和标准差的归一化方法，以避免数据偏差，同时也会使用合适的优化算法、学习率、正则化参数等技术，以提高网络效果。
基于小波变换的正则化图像复原算法
基于小波变换的正则化图像复原算法本文对传统小波图像复原算法进行了研究，结合频域正则化方法改进了小波图像复原算法。
本文提出的小波域正则化图像复原方法是一种混合正则化方法，其基本方法是：在傅立叶域（频域）求逆时, 通过正则化的方法使退化图像的逆由病态转为良态，再在小波域运用正则化的方法以去除图像的噪声，从而估计出复原图像[1]。
并用模拟图像进行了方案试验，仿真实验证明改进后的算法复原的图像PSNR指标和视觉效果较优。
关键词：图像复原图、正则化、小波变换峰值信噪比PSNR1 小波变换基本理论小波变换(Wavelet Transform,WT)是二十世纪80年代发展起来的应用数学分支。
现在小波变换已成功应用于信号处理的诸多领域，如信号估计、检测、分类、压缩、合成以及预测和滤波等[2]，在图像处理领域也得到了新的发展。
1.1 二维信号的小波多分辨率分析图像是一个能量有限的二维函数，把图像进行多分辨分解，即将图像分解成不同空间、不同频率的子图像，然后分别进行处理是小波变换用于图像分析的基本思想。
图像经过小波变换后能够获得良好的空间-频率多分辨率表示，且生成的小波图像的数据总量保持不变。
1.2 图像复原问题的小波域描述为了方便在小波域上对图像复原问题进行描述[4]，我们将原始图像记为，表示最小尺度0上的尺度系数。
尺度上的尺度系数经一次小波分解后产生四幅大小为的四分之一的子图像，，其中表示尺度上的尺度系数，而，分别表示尺度上对应于水平、竖直以及对角方向的小波系数。
以上过程对可以迭代进行下去，从而得到原始图像的多级小波分解。
对于J级小波分解，，表示最大尺度上的尺度和小波系数。
以表示二维小波(尺度)系数矩阵的辞书式排列向量，而为所有小波和尺度系数的辞书式排列向量。
对两边进行正交小波变换得：（1）（2）其中为二维小波变换矩阵，，和分别为观测图像、原始图像以及噪声在进行小波变换后的尺度和小波系数向量。
为点扩散函数在小波域表示，即。
小波变换在图像重建中的应用及算法改进
小波变换在图像重建中的应用及算法改进引言：图像重建是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
在图像重建中，小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于图像的压缩、降噪和增强等方面。
本文将探讨小波变换在图像重建中的应用，并介绍一些改进的算法。
一、小波变换在图像重建中的应用1. 图像压缩小波变换可以将图像转换为频域表示，通过对高频系数进行压缩，实现图像的压缩。
相比于传统的离散余弦变换（DCT）方法，小波变换能够更好地保留图像的细节信息，压缩后的图像质量更高。
2. 图像降噪小波变换在图像降噪中具有很好的效果。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同尺度的频带，然后对高频带进行阈值处理，去除噪声信号。
与传统的空域滤波方法相比，小波变换能够更准确地定位和消除噪声。
3. 图像增强小波变换还可以用于图像的增强。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同频带的细节信息和低频信息。
然后可以对细节信息进行增强处理，如锐化或增加对比度，再将增强后的细节信息与低频信息进行合成，得到增强后的图像。
二、小波变换算法的改进1. 基于小波变换的图像重建算法传统的小波变换算法在图像重建中存在一些问题，如边缘模糊、失真等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进的算法。
例如，基于小波变换的多尺度边缘增强算法可以有效地提高图像的边缘锐度，使得重建后的图像更加清晰。
2. 基于小波变换的自适应阈值处理算法在图像降噪中，阈值处理是一个关键的步骤。
传统的阈值处理方法通常使用固定的阈值，无法适应不同图像的特点。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些基于小波变换的自适应阈值处理算法。
这些算法能够根据图像的特点自动选择合适的阈值，提高降噪效果。
3. 基于小波变换的多尺度图像增强算法传统的小波变换在图像增强中存在一些问题，如细节模糊、失真等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些基于小波变换的多尺度图像增强算法。
这些算法能够根据图像的特点，对不同尺度的频带进行不同的增强处理，从而提高图像的质量。
利用小波变换的图像处理技术
利用小波变换的图像处理技术随着数码相机、智能手机、数码摄像机等数码设备的广泛普及，人们的生活越来越离不开数字图像。
数字图像的处理和分析已成为现代科学技术和工程技术领域中一项极为重要的技术之一。
其中，利用小波变换的图像处理技术日益成为炙手可热的研究方向。
一、小波变换小波变换（Wavelet Transform）是指利用小波基函数进行信号分析的数学工具。
小波基函数具有不同尺度和频率的性质，可以将原始信号按不同频率进行分解和重构，因此是一种时间频率分析的工具。
在图像处理中，小波变换常用于图像压缩、去噪和特征提取等方面。
二、小波变换在图像处理中的应用1、图像压缩现代数码设备拍摄的图像分辨率越来越高，导致图像文件的大小越来越大，传输和存储成为了一个问题。
小波变换可以将图像分解为不同频率的子图像，采用适当的阈值方法将高频子图像的系数设为0，从而实现图像的压缩。
相比于其它压缩算法，小波变换在图像质量和压缩率之间取得了较好的平衡。
2、图像去噪图像中常常存在噪声点，影响图像的质量和处理效果。
利用小波变换的多分辨率和频率分解特性，可将图像分解为低频和高频部分，通过去除高频部分的噪声，再进行逆变换，即可得到去噪后的图像。
3、图像特征提取小波变换分解的低频子图像具有良好的平滑性，适合用于图像的轮廓检测和边缘提取等领域。
同时，小波变换还可以通过选取适当的小波基函数，提取图像的某些局部特征，比如纹理、形状、边缘等。
三、小波变换技术的发展趋势1、小波神经网络传统的小波变换算法往往需要进行多次变换，计算量较大，速度较慢。
而小波神经网络将小波变换与神经网络相结合，可以实现实时图像处理和快速计算。
2、多尺度分析当前的小波变换技术往往基于二进制分解，无法适应更高维度的数据。
因此，多尺度分析成为了一种新的研究方向，可以对高维图像进行更精细的分解和重构。
3、小波深度学习深度学习模型常常需要大量的数据和计算资源，而小波变换可以有效地缩小数据集的规模，并提高特征的表征能力，因此小波深度学习成为了研究热点。
基于小波域ADMM深度网络的图像复原算法
基于小波域ADMM深度网络的图像复原算法卿粼波;吴梦凡;刘刚;刘晓;何小海;任超【期刊名称】《工程科学与技术》【年(卷),期】2022(54)5【摘要】图像复原是一个重要的底层视觉问题,旨在从低质量图像中恢复出高质量图像。
虽然,近年来基于深度学习的方法在图像复原领域展现出了优秀的性能,但是,大多数深度网络均是基于经验进行结构设计,较少考虑与现有的传统算法进行融合,因此网络可解释性较差。
针对上述问题,本文提出了一种基于小波域ADMM深度网络的图像复原算法。
首先,将小波变换同步引入到数据项以及先验项,提出了小波域下的图像复原模型,将图像复原问题变换到小波域进行研究,构建新的图像退化模型和复原代价函数。
然后,为了有效降低该问题的优化求解难度,提出引入ADMM 算法将其进一步分解为更易处理的复原子问题和去噪子问题分别求解,通过不断优化得到小波域图像最佳估计。
最后,基于上述优化过程解的具体形式指导构建深度卷积神经网络,实现端到端的图像复原。
该网络由于是在小波域进行图像处理,使得网络感受野增加且网络中特征映射的空间尺寸缩小。
不仅能获得更好的性能,而且大幅降低了运算复杂度、提高了处理速度。
将上述网络应用于图像去模糊和图像去噪任务,在Set10、BSD68和Urban100数据集上验证复原性能。
相关实验结果表明,本文提出的算法对于去模糊和去噪任务都能取得较好的复原效果,其PSNR值增加0.08~0.18 dB,同时结果图片保留更多的细节信息,因此无论是定量还是定性结果都优于对比算法。
【总页数】11页(P257-267)【作者】卿粼波;吴梦凡;刘刚;刘晓;何小海;任超【作者单位】四川大学电子信息学院;上海卫星工程研究所【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.一种基于小波域维纳滤波的图像复原算法2.基于高斯尺度混合模型的小波域图像复原研究3.基于高斯尺度混合模型的小波域图像复原研究4.基于改进梯度投影法的小波域图像复原5.改进的基于小波域隐Markov树模型的图像复原因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于提升小波的运动模糊图像恢复
摘要 ： 高频噪声对运动模糊图像的经典频域恢复方法影响较大 ， 针对上述问题采用原方法存 在运算量大 的缺 陷， 出了一种 提 基于提升小波的运动模糊图像恢 复方法 ： 即对含噪运动模糊 图像用 ９７提升小波进行 变换 ； ／ 对变换所得 的低频包含运动模 糊 的部分用经典频域方法进行恢 复， 对变换所得的高频部分采用软域值 自 应去噪处理 ； 适 最后 ， 对两部 分处 理结果进行 ９ ７ ／
Ｋ ＥＹＷ Ｏ ＲＤＳ ：ｍａ ｅ ｒ ｓｏ ａｉｎ；Ｌｉ ｉ ｖ ｌｔ Ｉ ｇ ｅ ｔｒ ｔ ｏ ｔ ｆ ｎｇ ｗａ ｅｅ ；Ｍ ｏ ｌ ｌ ｒｎ ｂｉｅ ｂｕｒｉｇ； Ｈｏ ｇ ｒ ｎ ｆ ｒ ａｉｎ ｕ ｈ ｔａ ｓｏ ｍ ｔ ｏ
１ 引言
在摄像 时摄相机 和被摄景 物之 间有相对 运动而 造成 的
像 处理领域 。Ｓ ｅ ｅ ｓ ｗ ｌ ｎ 引入 的基 于提升法 的小 波变换 ， ｄ 它
可以使 用许 多线 性 、 非线性 或空 间变 化 的预测和更新 算子 ，
非 常适合 于非线性 、 自适 应 、 非奇异 采样和 整数 到整数 的变
图像模糊则称为运动模 糊。运动模 糊 图像 在 日常生活 中普
遍存在 ， 关于运动模糊图像的复原处理成为 了近年来 国内外 研究的热点问题之一 。当前 ， 对模糊 图像 复原技术 的研究 主
要 集 中在 空域 和 频 域 两 个 方 面 。 由 于 在 空 域 中 的 主 要 复 Байду номын сангаас
换， 同时也更好地保 留了图像 的边缘信息 。对 Ｄ ｕ ｅｈｅ 小 ａｂｃ ｉ ｓ
波 进行提升 ， 用 Ｅ ｃ ｄａ 运 ｕ ｌ ｅｎ算法 得到 下式 的多项 矩阵分 ｉ
Ｗ ＡＮＧ ａ Ｘｉｏ．Ｌ Ｕ Ｉ Ｚｅ—ｑ ａ ｉｎ
神经网络算法在视频图像处理中的应用研究
神经网络算法在视频图像处理中的应用研究视频图像处理是计算机视觉领域的重要分支，在各个领域有广泛应用。
但传统的图像处理方法在较为复杂图像处理任务中存在着一定的局限性，而神经网络算法在图像处理任务中具有很强的灵活性和可拓展性。
本篇文章将讨论神经网络算法在视频图像处理中的应用研究。
一、什么是神经网络算法神经网络算法是类似于人类大脑的一种智能算法模型，具有特殊的层级结构，在图像处理中可以识别出不同的特征，从而实现对图像的处理和分类等任务。
神经网络算法本质上是一种数学模型，通过人工神经元之间的连接和输入输出的关系来模拟处理任务。
二、神经网络算法在视频图像处理中的应用神经网络算法在视频图像处理中有许多应用，主要包括以下几个方面：1.目标识别和跟踪神经网络算法能够识别出图像中的不同物体，并跟踪这些物体在不同图像中的位置和状态，可以实现对图像中稳定跟踪和位置预测。
2.图像分割图像分割可以将图像中的不同部分区分开来。
神经网络算法能够在处理图像时将其分成若干个区域，进而实现对区域的分类和信息提取。
3.图像降噪神经网络算法能够学习处理图像的方式，去除图像中的噪声，以提高图像质量。
4.图像增强神经网络算法能够用于改善图像的亮度、对比度、颜色等方面，以提高图像质量。
三、神经网络算法在视频图像处理中的不足虽然神经网络算法具有很强的灵活性和可拓展性，但是目前国内外研究者也发现，神经网络算法在视频图像处理中仍然存在一定问题。
主要表现在以下几个方面：1. 训练时间过长神经网络算法需要通过大量的训练来构建模型，训练时间过长会造成较大的计算压力和资源浪费。
2. 模型复杂性高神经网络模型的复杂性会导致模型参数过多和运算量过大，这会使得模型训练和使用的时间和成本较高。
3. 鲁棒性差神经网络算法在处理复杂的图像时，容易受到诸如光照、尺度、角度等方面的影响，结果会受到噪音的干扰，从而导致结果精度低下。
四、结论神经网络算法是当前视频图像处理领域中发展较快的一种方法，其在识别、分类、跟踪、增强等方面都具有良好的应用前景。
基于卷积神经网络的图片修复技术研究
基于卷积神经网络的图片修复技术研究随着数字技术的进步，我们现在已经可以轻松地拍摄和保存大量的照片，这些照片不仅记录了我们的生活，也记录了历史的发展。
但是随着时间的流逝，这些照片可能会蒙上灰尘，变得模糊或者损坏。
因此，如何恢复并修复这些受损的照片成为了一个非常重要的问题。
在这个背景下，基于卷积神经网络(CNN)的图片修复技术应运而生。
CNN作为一种深度神经网络的模型可以处理多种类型的数据，包括图像和文本等等。
其特点是具有很强的自学习能力，且在数据处理方面具有很高的鲁棒性。
这种技术的强大之处在于它能够学习到包含在图片中的隐藏特征，并且将这些特征用于图像修复任务中。
基于CNN的图像修复技术主要分为两个部分：第一部分是图像损坏区域检测，第二部分是图像修复。
在图像损坏区域检测方面，CNN可以对图片进行分析并找出其中缺失或者损坏的区域，然后将这一区域与整个图片进行比较，从而得出一个损坏度的评估。
在图像修复方面，CNN可以通过学习多个图像的特征来恢复图片。
CNN可以通过学习什么是一张完整的图片和图像中的隐藏特征来学习如何恢复损坏的区域并将其与整个图片融合。
在实践中，基于CNN的图像修复技术主要涉及到以下几个方面：1. 图片损坏类型分类：目前，主要的图片损坏类型包括擦除、模糊、噪音等等。
基于CNN的图像修复技术可以对这些损坏类型进行分类，从而准确地判定需要进行图像修复的区域。
2. 图片修复传感器选择：不同的传感器有不同的运作机制以及传感器本身的缺陷和噪音。
基于CNN的图像修复技术可以找到能够最好地处理不同传感器的损坏区域的修复技术。
3. 图片复原特征：不同的图片可能受到不同类型的损坏。
执行图像修复任务时，基于CNN的技术需要对损坏区域进行分类，并学习如何对这些区域进行修复。
在这个过程中，CNN将使用多个反应不同损坏类型的图像数据集，从而学习到每一个损坏类型的复原特征。
4. 图片修复效果评价：为了评价一个基于CNN的图片修复技术的修复效果，我们可以比较图像修复前后的图像质量。
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（ 第１ （ ａ ） 帧 清晰图像）
（） ８ 退化 ） ｂ第 帧（
（） ｃ维纳滤波恢复第８ 帧
（） ｄ 相邻帧恢复第８ 帧
围 １ 退化 的视 频圈像和传统恢 复方法的效果
图 １ （ 是第 ｌ 清晰 图像 。图 ｌ（ ）是 第 ８ 退 化 图像 ，图 １ （） ｄ 帧 ｂ 帧 ｃ、（ ）分别 是 一些 传统恢 复方
割 ，即 由相邻 帧 的差 异来 确定 自主 运动 的视 频对 象和 只有光线 、角度 变化 的背 景 ，然后 由运 动特 征 的相 似性 和空 间上的 连通性 确 定 出运 动 对象及 背 景 区域 ［ 。背 景 中被运 动对 象遮挡 的部分 可 以通过 多 幅相邻 ２ ］ 帧来恢 复 ，得到 相邻 帧的 背景 后还 需要根 据 多帧背 景 画 面进行 插 值 ，从 而求 出退 化 帧 的 背景 图 像 数据 。
一
般可 以采取 线性 插值 ，由前后 多 帧求 出中 间某帧 的背景 图像 。
从 退化 帧的 背景 图像 和恢 复的 背景 图像 数据来 求恢 复 函数 ，是 正确恢 复 的关 键 。这 里并不 需 要显式 的求 出 函数关 系式 ，而是 由神经 网络来逼 近求 出恢 复关 系 ，即用背 景数 据来 训练 神经 网络 ，使 其通 过学
习求 出最佳参 数值 ，使 其 由退化 图像 背景 数据 产生 的输 出与 由相邻帧 恢 复的背 景 数据偏 差 最小 。
２ 小波神经网络的结构
常规 人工 神经 网络 采用 的是 ｓ ｍｏｄ函数作 激发 函数 ，这一 类全 局基 函数 考 虑 的是 输 入信 号 的 时域 ｉ ｉ ｇ 全局特点 ，但 它 的不 足 在于对 于 广泛输 入值 的敏 感性 ，结果 网络 中所 有 的激发 函数 将 相互 影响 ，导致 大
［ 收稿 日期］２ ０ — ２ Ｏ ０５ １ 一 ５ ［ 作者简介］严圣华 （９４ ） １６ 一 。男 ，１８ 年大学毕业 。硕士 ，讲师 。现主要从 事多媒体及图形 雷像处理 教学 与研究 工作。 ９６
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第 ３卷 第 １期
严 圣华 等 ：基 于小波神经 网络 的视频图像恢复
维普资讯 http://www.c来自・８ ・ Ｏ
长 江大学学报 （ 自科 版） ２０ 年 ３ 第 ３ 第 １ 理工卷 ０６ 月 卷 期 Ｊ ｕｎｌ ｆ ａ ｇｚ ｎｖｒ ｔ Ｎ ｔ ｃ Ｅ ｉ Ｍａ． ０ ６ ｏ． ． ｏ ＆Ｅ ｇ ｏ ｒａ ｏ ｎ ｔｅ ｉｅ ｉ Ｙ Ｕ ｓ ｙ（ ａ ｉ ｄｔ Ｓ ） ｒ２ ０ ．Ｖ １３Ｎｏ １Ｓｌ ｎ Ｖ
基 于小 波神 经 网络 的 视 频 图像 恢 复
严 圣华 （ 长江大学计算机科 学学院， 湖北荆州４４２） ３０ ３
罗 兵 （ 长江大学计算机科学学院， 湖北 荆州 ４４２； ３０３ 厂东工业大学自动化学院， 广东 广州 ￣ｏ９） １ｏｏ
［ 摘要］对于视 频图像序 列 中的部分退化 帧的恢复 ，提 出利用清 晰的相邻 帧数据 恢复得到 背景信 忠．然后 采用小 波神经 网络来逼近 ，求 出退 化图像 背景恢 复到原 始 图像 背景 的非 线性影 射关 系．从 而 由退化 帻恢
动作对象信息和背景边缘图像数据 。
考 虑 到人工 神 经 网络 的非线 性 函数 逼近 的特 点 和学 习复 杂性 的不 足 、小 波 函数表 示非 静态 瞬 变信号
和局部 性 的特点 。笔者 用基 于小 波 激发 函数 的神 经 网络来 逼 近退 化 图像 的恢 复影 射关 系 ，用相 邻 帧 和退
法 得到 的第 ８帧恢 复 图像 ，可 以看 到恢 复 效果 并 不很好 。究 其 原 因主要 由于恢 复 函数 的严重 非线 性 和相
邻 帧间 的运 动对象 的 差异性 。因此 。笔 者考 虑将 两 者相 结合 ，由清 晰 的相邻 帧信 息恢 复 得 到部分 背景 图
像 ， 由该 背景 图像 和退 化帧 图像 上 的数 据求 出恢 复模 型 。然 后用 此模 型结 合 退化 图像 上 的数据 恢 复得 到
复得 到 原 始 图 像 比较 清 晰 的前 景 对 象 和 背 景 边 缘 信 息 。 该 小 波 神 经 网 络 模 型 既 考 虑 了相 邻 帧 的信 忠 ， 也
利 用 了退 化 帧 本 身 的 数 据 。对 比试 验 证 明 了本 方 案具 有 较好 的 恢 复 效 果 。
［ 关键词］ 图像 恢复 ；小 波神经网络；视频 图像处理 ［ 中圈分 类号］Ｔ ３ １ ４ Ｐ ９． １ ［ 文献标 识码］Ａ ［ 文章编号］１ ７ —１０ （０ ６ ｌ ０ ０一 ３ ６ ３ ４ ９ ２ ０ ）０ 一０ ８ ｏ
在视频图像的拍摄和后期处理过程中。由于运动 、抖动、散焦或其他干扰都会导致部分帧的视频图
像 退化 。退化 的视 频 图像 的传 统恢 复 方法 可 以分 为基 于图像 退 化模 型 的逆运 算 方法 和基 于相邻 清 晰帧的 插值 算法 ２类 ［ 。第 ｌ 方 法与 静态 退 化 图像 的恢 复类似 ，主要根 据 退化 图像 上 的数据 信 息 ．估 计 出退 １ ］ 类 化模 型 。然后 进行 逆 滤波 、维 纳滤 波 、几何 均 值滤 波或 其 它空域 变换 。第 ２类 方法 比较 多的用 于 视频纠 错或 网络 传输 的纠 错 。主要 利用 相 邻未 退 化帧 的信 息 。考虑 帧 间信息 的 相关性 。从前 后相 邻帧通 过 各种 插值 算 法得 到退化 帧 的恢复 图 像 。如 图 １ 示 。 所
化 帧 的背 景数据 来 训练 网络 学 习 。求 出网络 参数 。
１ 视频图像分割和 背景 数据恢复
要 找 出退 化 视频 图像恢 复的 映射 关 系 。首 先要 通过 相邻 帧恢 复 出退 化 图像 的背 景 ，因此要 把相 邻帧 图像 的 背景 和运动 对 象分 割开 。视频 图像 的运 动对 象 分割 一般 主要 采用 基 于运 动变 化 区域 检测 的视 频分