基于adaboost算法的图像复原方法.docx

基于adaboost算法的图像复原方法.docx基于AdaBoost算法的图像复原方法
蔡念D,金丰2),阮恭勤3),潘晴4),许少秋5)
(广东工业大学信息工程学院，广州，510006)
摘要：提出一种基于AdaBoost算法的图像复原方法。采用滑动窗口算法提取图像特征，获得BP网络的输入和目 标输出。然后以该BP网络为弱学习器，建立AdaBoost算法模型，应用于图像复原。实验结果表明，该方法比传 统的BP神经网络具有更好的复原性能，能够有效地应用于大气湍流图像复原。
关键词：图像复原，AdaBoost, BP神经网络，滑动窗口
Image restoration based on an adaboost algorithm
CAI NianL JIN Feng2\ RUAN Gong-qin3), PAN Qing4), XU Shao-qiu5)
(School of Information Engineering, Guangdong University of Technoloy, Guangzhou 510006, China)
Abstract: A novel image restoration method is developed based an AdaBoost algorithm. A sliding-window method is employed to extract image features and to obtain the input and output of BP neural network. An AdaBoost algorithm is established for image restoration, in which BP neural network is considered as a weak learner. Experimental results indicate that the proposed method is superior to tradition BP neural network in the field of image restoration and can be applied to restore turbulence-degraded images.
Keywords: image restoration, AdaBoost, BP neural network, sliding-window
1引言
图像复原是数字图像处理领域中的最重要、最 基本的研究课题之一，具有重要的理论价值和实际 意义。经典的滤波方法如维纳滤波根据图像退化的 先验知识建立退化模型来实现复原目的。而在实际 中，许多先验知识并不知道的情况下，要获得图像 的先验知识需要付出很大的代价，甚至是不可实现 的。因此，退化模型未知情况下的图像复原方法研 究是图像处理领域中的难题，也是近年来的热点研 究之一气
山于迭代盲反卷积(iterative blind deconvolution, IBD)方法避免了一些传统图像复原 方法需要已知点扩散函数形式的缺点，而是根据图 像的退化模型估计点扩散函数和原始清晰图像，因 此国内外研究者予以极大地重视可是，当图像 降晰原因非常复杂且很难用一个简单模型来描述 时，IBD方