基于多尺度分析的圖像增強(qiáng)研究.pdf

1、在一個(gè)圖像系統(tǒng)中，從圖像的獲取，到圖像的發(fā)送、傳輸、接收、輸出(顯示)、復(fù)制等等，每一個(gè)環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生干擾，都會使圖像質(zhì)量降低。如何對這些“降質(zhì)”圖像進(jìn)行處理，滿足實(shí)際需要，是圖像處理的基本要求。圖像增強(qiáng)是圖像處理主要內(nèi)容之一?，F(xiàn)有的圖像增強(qiáng)方法有很多種，但它們在增強(qiáng)圖像的同時(shí)，往往會帶來了比較嚴(yán)重的負(fù)效應(yīng)。小波分析、脊波分析與Curvelet分析這三種多尺度分析方法能夠多尺度多角度提取信號特征，往往可在不同尺度上將噪聲和信號明顯地區(qū)分開

2、來，所以它們在圖像去噪和增強(qiáng)方面有很大優(yōu)勢。本文主要研究了基于多尺度分析的圖像去噪和增強(qiáng)，主要工作如下： (1)傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法存在噪聲過增強(qiáng)的問題。為了更好地保證圖像的整體增強(qiáng)效果，在基于軟閾值圖像增強(qiáng)方法的基礎(chǔ)上提出了一種基于模平方處理的小波圖像增強(qiáng)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以有效地增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息，減小噪聲的增強(qiáng)幅度，改善圖像的視覺效果。 (2)1999年，Stanford大學(xué)的E．J．Candes和D．L．

3、Donoho教授提出了信號的一種新的多尺度表示法一脊波變換，它特別適合于具有直線或超平面奇性的二維信號的描述，而且具有較高的逼近精度。隨后，M．N．Do和M．Vetterli針對特定大小的離散圖像給出了正交有限脊波變換。為了說明脊波變換的優(yōu)越性將有限脊波變換應(yīng)用于圖像去噪，得到了較好的去噪效果。并在此基礎(chǔ)上提出了基于有限脊波變換的模平方圖像增強(qiáng)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該算法能有效的去除圖像的高斯噪聲，同時(shí)也能很好的增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息。