基于曲波分析的圖像處理與應(yīng)用.pdf

1、曲波(Curvelet)分析是小波分析和脊波(Ridgelet)分析發(fā)展過來的一種新的方向性多尺度分析法。脊波變換在小波變換尺度和位移兩個參數(shù)的基礎(chǔ)上增加了方向的參數(shù),特別適合于具有直線或超平面奇性的二維信號的描述,具有較高的逼近精度;曲波變換用剖分方法和脊波理論建立起來的,具有很強的方向性,它主要是針對曲線奇性的信號,其各向異性特征非常有利于圖像邊緣的高效表示;新緊致框架曲波是新的基于頻域的曲波實現(xiàn)方法,被稱為第二代曲波變換,它減少了

2、實現(xiàn)過程的參數(shù)數(shù)目,加快了計算速度,減少了冗余,是不連續(xù)曲線邊緣的優(yōu)化稀疏表示。脊波、曲波分析能有效地表示分段光滑的圖像的優(yōu)點,使它能在圖像處理方面發(fā)揮巨大作用,目前在圖像處理方面的應(yīng)用逐步廣泛,初步顯示其巨大的潛力。
　　本文將介紹脊波、曲波分析理論的基本內(nèi)容,包括脊波變換、曲波變換、新框架曲波的基本理論、實現(xiàn)方法、主要性質(zhì)等,同時介紹它們在圖像去噪、圖像壓縮、圖像識別、圖像增強、圖像融合等圖像處理的各個領(lǐng)域的應(yīng)用。本文以曲波圖

3、像去噪為代表,研究曲波分析理論在圖像處理中的應(yīng)用,主要是用新框架曲波變換實現(xiàn)圖像去噪,使用硬閾值、軟閾值、半軟閾值、塊閾值等閾值規(guī)則進行圖像去噪實驗,比較不同閾值規(guī)則的去噪效果,實驗中采用理想閾值法和遺傳算法確定最優(yōu)閾值,并將實驗結(jié)果與小波圖像去噪進行比較,采用峰值信噪比(PSNR)和視覺效果評價去噪效果。實驗表明,與小波相比,曲波去噪后的圖像PSNR有較大提高,視覺效果明顯改善,特別是在圖像邊緣的恢復(fù)上效果明顯。而在不同曲波閾值去噪法

4、中,塊閾值的去噪效果最好,半軟閾值、軟閾值次之,硬閾值再次。另外,本文通過wiener濾波法消除曲波去噪后在平滑區(qū)域產(chǎn)生的邊緣偽影,改善了去噪圖像的視覺效果。
　　同時,本文提出了一種自適應(yīng)曲波圖像去噪方法,該方法利用曲波軟閾值規(guī)則進行圖像去噪,去噪時使用新框架的曲波變換處理圖像,將小波域的廣義交叉驗證準則(GCV)推廣到曲波域,結(jié)合遺傳算法搜索最優(yōu)的閾值。實驗表明去噪后圖像PSNR和視覺效果有較大提高,特別是對圖像邊緣的恢復(fù)上效