基于多尺度空間的局部方向去噪方法及其應(yīng)用.pdf

1、圖像信息是人們由客觀世界獲得信息的主要來源，但是，現(xiàn)實(shí)圖像在生成、編碼甚至重現(xiàn)的過程中，不可避免會(huì)受到影響，成為帶噪圖像。如何對(duì)得到的圖像進(jìn)行去噪以改進(jìn)這些圖像的質(zhì)量，成為圖像處理中的一個(gè)重要任務(wù)。 近年來，多尺度幾何分析的基本思想在數(shù)學(xué)分析、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別以及統(tǒng)計(jì)分析等許多領(lǐng)域各自獨(dú)立地發(fā)展出一系列新的理論，在圖像處理中，多尺度幾何分析(MGA)的目標(biāo)是對(duì)高維空間的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的檢測(cè)、表示和處理，這些數(shù)據(jù)的重要特征又集中

2、體現(xiàn)于其低維子集中。 本文主要研究了基于多尺度空間的局部方向去噪方法。在多尺度空間內(nèi)，根據(jù)不同子帶內(nèi)變換系數(shù)的方向特性，使用相應(yīng)方向的不同大小的矩形窗口作為局部鄰域，結(jié)合維納濾波方法從而對(duì)圖像進(jìn)行去噪，無(wú)論從視覺上還是數(shù)據(jù)上，都得到了比較好的去噪結(jié)果，并且該方法簡(jiǎn)單有效，計(jì)算復(fù)雜度低，是一種有效的圖像去噪方法。 本文的主要工作如下： 1、將小波變換與維納濾波相結(jié)合，并提出局部方向去噪的概念。在小波域內(nèi)，根據(jù)小波變

3、換的特點(diǎn)，在三個(gè)子帶圖像內(nèi)分別選取不同方向的矩形窗口作為局部鄰域，通過最大似然方法或最大后驗(yàn)概率方法估計(jì)方差，然后結(jié)合維納濾波對(duì)圖像進(jìn)行去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅計(jì)算復(fù)雜度低，易于實(shí)現(xiàn)，而且在去噪的同時(shí)能夠保護(hù)好原圖像的細(xì)節(jié)信息，得到較高的峰值信噪比。 2、由于小波變換的方向性信息有限，我們又研究了基于雙樹復(fù)小波變換的局部方向去噪方法。 3、由于小波變換的缺陷，近年來，多尺度幾何分析理論被提出并迅速發(fā)展，它們?cè)趫D像處

4、理方面的應(yīng)用較傳統(tǒng)方法已經(jīng)表現(xiàn)出很大的優(yōu)越性，其中的Contourlet變換已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。本文研究了Contourlet變換域的圖像去噪方法。 本文主要包括六個(gè)部分。第一部分首先闡述了課題的研究背景及意義；第二部分介紹了小波變換的發(fā)展及閾值去噪，并作了仿真實(shí)驗(yàn)；第三部分介紹了基于小波變換的矩形窗口去噪方法；第四部分介紹了基于雙樹復(fù)小波的局部方向去噪方法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果；第五部分介紹了Contourlet變換的基本原理，由于Con