Bandelet變換在圖像去噪中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、 摘 要 摘 要 小波變換可以實現(xiàn)對一維信號的稀疏表達(dá),并且自1995年Donoho等人提出閾值方法之后, 基于小波變換的閾值去噪方法得到了廣泛的研究, 并取得了良好的效果。 圖像具有多方向性和各向異性的特征, 二維張量小波變換由于方向有限在表示圖像時存在不足, 不能充分利用圖像本身幾何正則性, 無法實現(xiàn)對圖像最優(yōu)或者最稀疏表示。 為了有效捕獲圖像的多方向性和各向異性的特征, 人們提出了Bandelet變換等多尺度幾何分析方法, 基

2、于Bandelet變換的圖像去噪不僅能夠充分利用圖像內(nèi)在的幾何特征,并且能夠較好的保持圖像的紋理和邊緣特征。 本文全面系統(tǒng)地研究了 Bandelet 變換的理論, 并對第二代 Bandelet 變換在圖像去噪中的應(yīng)用做了以下幾方面的研究: (1) 基于 Bandelet 變換對圖像的稀疏表達(dá),本文提出了基于第二代 Bandelet變換的自適應(yīng) Bandelet 變換多閾值圖像去噪方法。根據(jù)圖像和噪聲的特點,在Bandelet化的過程中采

3、用Visu shrink方法中基于最大最小原則所定義的閾值來尋找各個剖分子塊的最佳幾何流方向和完成最優(yōu)四叉樹的分割, 從而計算出較為精確的圖像幾何方向, 然后對各個 Bandelet 塊進(jìn)行 Bayes shrink 的多閾值去噪算法,實現(xiàn)了對圖像更好的消噪效果。 (2) 本文還對基于第二代 Bandelet 變換的極化 SAR 圖像相干斑抑制進(jìn)行了研究, 并提出了結(jié)合極化白化濾波和自適應(yīng) Bandelet 變換以及貝葉斯最大后驗概率估

4、計的相干斑抑制算法,取得了很好的相干斑抑制效果。 實驗表明, 本文所提出的自適應(yīng) Bandelet 多閾值去噪算法同基于小波的自適應(yīng)多閾值圖像去噪法相比, 不僅提高了去噪后圖像的峰值信噪比, 而且避免了小波變換所帶來的邊界振鈴效應(yīng),更好地保留了圖像的細(xì)節(jié)特征;結(jié)合 Bandelet變換與貝葉斯最大后驗概率估計對極化 SAR 圖像的極化白化濾波結(jié)果進(jìn)行處理,不僅對抑制斑點噪聲有效,而且還保留了許多原始圖像的目標(biāo)特征,取得了更好的視覺效果。

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