论文研究-改进BPDN的图像去雨雪应用研究.pdf
在视频图像数据采集时，往往受到天气等因素的影响，为进一步研究视频图像数据的主要信息增加了困难。雨、雪天气作为视频图像数据预处理中最为困难的研究，近几年一直是各学者研究的课题。针对传统基追踪去噪（BPDN）算法没有考虑雨、雪图像的局部特征问题，提出一种基于改进BPDN的图像去雨雪算法。将局部特征约束理论引入图像去雨雪中，主要是在精炼雨图提取的稀疏系数优化问题求解中加入训练图像数据的局部信息，以达到提高雨线的识别，进而提高图像的雨线去除效果。引入局部信息的优化问题可以推导为二次规划问题，为使用BPDN算法提供了理论支持。合成和真实图像去雨实验结果表明，改进的BPDN算法在算法收敛性、精炼雨图识别、图像去雨效果上优于传统BPDN算法所得到的结果。
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