曲面幾何噪聲去除的非局部變分模型研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、三維重建得到的曲面往往因為原始數據存在噪聲而存在幾何噪聲,不利于后續(xù)的研究和利用,使得曲面幾何噪聲去除成為計算機視覺領域的一個重要的研究內容。
   本文首先介紹了圖像去噪的經典模型ROF模型,ROF模型是能夠在去噪的同時保持邊緣的最簡單的變分模型之一。但是它也存在一些不足,例如會使圖像出現(xiàn)階梯化現(xiàn)象,且對于紋理的保持效果不好。
   非局部方法是圖像恢復領域新興起的一種方法。它利用圖像中存在的周期性內容和冗余信息來進行

2、圖像去噪,效果較好。它的另一特點是能夠較好地保持圖像的紋理信息。這樣非局部方法與ROF模型進行結合便能夠將兩者的優(yōu)勢都發(fā)揮出來,既能較好地去除噪聲又能保持紋理等特征信息。
   基于分割的三維曲面重建方法是較為容易實現(xiàn)的方法,本文將二維圖像分割模型拓展到三維空間,通過該方法得到了曲面,為后續(xù)的新模型的應用提供了處理對象。
   曲面采用連續(xù)的符號距離函數的零水平集進行表達時,通過Heaviside函數給出了其二值形式的等

3、價表達,從而可將圖像噪聲去除的變分模型推廣到曲面幾何噪聲去除。本文基于圖像噪聲去除的非局部均值方法提出了隱式曲面幾何噪聲去除的非局部均值變分模型,并設計了相應的Split Bregman算法,其能量泛函可實例化為非局部均值TV(Total Variation)模型NLTV(Non-Local TV)、非局部均值PM(Perona Malik)模型NLPM(Non-Local PM)等,并在能量泛函中增加了使水平集函數保持為符號距離函數的

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