基于正則化方法的中子圖像復(fù)原算法研究

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1、學(xué)號(hào)：S13040440碩士學(xué)位論文基于正則化方法的中子圖像復(fù)原算法研究研究生姓名：孫艷梅學(xué)科、專業(yè)：信息與通信工程二○一六年三月分類號(hào)：TN911.7密級(jí)：可公開UDC：621.3編號(hào)：基于正則化方法的中子圖像復(fù)原算法研究ResearchofNeutronImageRestorationAlgorithmBasedonRegularization學(xué)位授予單位及代碼：長春理工大學(xué)（10186）學(xué)科專業(yè)名稱及代碼：信息與通信工程（081001）研究方向：數(shù)字視頻與圖像處理技術(shù)申請學(xué)位級(jí)別：工學(xué)碩士指導(dǎo)教師：孫俊喜（教授）研究生：孫艷梅論文起

2、止時(shí)間：2014.9—2015.11長春理工大學(xué)碩±（或博±）學(xué)值論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的碩±（或博±）學(xué)位論文，《基于正則化方法的中子圖像復(fù)原算法研究》是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究王作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。辛．ｉＩＶ．，：作者簽名詞命＞婷．川ｆｅ？月ｉ長春理工大學(xué)學(xué)位論文版額使用授權(quán)書

3、本＂學(xué)位論文作者及指導(dǎo)教師完全了解長春理工大學(xué)碩±、博壬學(xué)位論文版＂段使用規(guī)定，同意長春理工大學(xué)保留并向中國科學(xué)信息研究所、中國優(yōu)秀博碩七學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫和ＣＮＫＩ系列數(shù)據(jù)庫及其它國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)長春理工大學(xué)可將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，也可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文。作者簽名：興放年ｊ月？１日導(dǎo)師簽名：年月＾日摘要基于正則化方法的中子圖像復(fù)原算法研究摘要作為無損檢測技術(shù)，中子成像日益受到關(guān)注。

4、由于成像系統(tǒng)的限制，導(dǎo)致中子圖像成像質(zhì)量較差。圖像復(fù)原，就是去除或減輕目標(biāo)圖像的質(zhì)量下降，使它趨向于復(fù)原成沒有退化的理想圖像。因此圖像復(fù)原技術(shù)的研究不僅具有重要的理論意義，在實(shí)際生活應(yīng)用中也有迫切的需求。本文致力于中子圖像復(fù)原技術(shù)的研究，以提高圖像的質(zhì)量，使其更多的反映被測物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。本文基于正則化方法，以解決圖像盲復(fù)原技術(shù)中的不適定問題，分析對比了拉普拉斯(Laplacian)正則化和全變分(TV)正則化算法的優(yōu)缺點(diǎn)，在全變分正則化算法的基礎(chǔ)上，采用了自適應(yīng)閾值的聯(lián)合變分正則化圖像盲復(fù)原，對中子圖像進(jìn)行復(fù)原。該復(fù)原算法引入了聯(lián)合變分

5、正則項(xiàng)，采用了更適合圖像空間的L1范數(shù)，在去除圖像噪聲的同時(shí)，較好地保持了圖像邊緣與紋理信息。最后在求解過程中，引入輔助變量轉(zhuǎn)化了模型的求解，避免了變量的近似帶來的累積誤差，提高了復(fù)原的準(zhǔn)確性。通過對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文算法有效改善了中子圖像的質(zhì)量。關(guān)鍵詞：中子圖像，復(fù)原，全變分，正則化IABSTRACTResearchofNeutronImageRestorationAlgorithmBasedonRegularizationABSTRACTAsanon-destructivetestingtechnology,neutronimagi

6、ngagrowingconcern.Duetolimitationsoftheimagingsystem,resultinginpoorimagequalityneutronimage.Imagerestoration,istoremoveoralleviatethedeclineinthequalityofthetargetimage,ittendstoberestoredasanidealimageisnotdegraded.Sothestudyofimagerestorationtechnologynotonlyhasimporta

7、nttheoreticalsignificance,butalsoinreallifeapplications,thereisanurgentneed.Thisarticlededicatedtotheresearchneutronimagerestorationtechnologytoimproveimagequality,makingitmoreareflectionoftheinternalstructureoftheobject.Basedontheregularizationmethodtosolvetheblindimager

8、estorationtechnologyintheill-posedproblem,analysisandcomparisonoftheLaplace(Laplacian)regulariza