基于压缩传感的图像分割与增强研究

1144766066 · 发表于 2022-4-30 10:00:07

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雅宝题库解析：
图像分割和图像增强是数字图像处理的关键环节，对进一步的图像识别和图像分析起着重要的作用。多尺度图像分解将图像分解为一系列不同尺度的结构分量和细节分量，这种表示使得图像分割和图像增强更灵活，也符合人类视觉的特点。针对不同的分量，如何提取分片光滑的结构分量用于图像分割，如何控制分解尺度可以去除噪声和增强细节，这是多尺度图像分解在图像分割和图像增强应用中的关键题目。本文研究了压缩传感理论，设计和实现了基于压缩传感的多尺度图像分解框架，并在此框架的基础上实现了图像分割和图像增强。主要内容包括如下几个部分：1．设计并实现了基于压缩传感的图像分解方法和基于压缩传感的多尺度图像分解框架。本文研究了压缩传感理论，利用其稀疏重构结果将能量聚集到特征明显处的特点，结合图像梯度的稀疏性进行图像分解，并通过调整参数控制每次分解的尺度，实现图像分解的多尺度。2．提出并实现了基于压缩传感的图像分割方法。本文利用基于压缩传感的图像分解方法可以将图像分解出分片光滑的结构分量图像和包含细节信息的细节分量图像的特点，结合谱分割方法来实现图像分割。基本流程是：首先，利用基于压缩传感的图像分解方法将图像进行分解；然后，对于得到的分片光滑的结构分量图像进行谱分割；最后，将得到的分割结果返回到原图像上。3．提出并实现了基于压缩传感多尺度图像分解的图像增强方法。本文在基于压缩传感的多尺度图像分解框架的基础上，根据需要对结构分量和细节分量的调节来实现图像增强。针对增强后的图像可能会出现超出设备范围的情况，进行了拉伸校正处理。实验表明，本文提出的基于压缩传感的多尺度图像分解框架是有效可行的，比较好的实现了图像分割和增强的处理，具有较好的研究价值和应用价值。

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