基于多尺度幾何變換和脈沖發(fā)放皮層模型的紅外圖像去噪.pdf

1、隨著紅外成像技術(shù)的逐步成熟和適于民用、成本較低的紅外熱像儀的問世，紅外圖像在國民經(jīng)濟(jì)各部門扮演著十分重要的角色。然而，紅外成像的各個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)引起噪聲污染，使得紅外圖像呈現(xiàn)出對(duì)比度低，目標(biāo)和邊界模糊不清的特點(diǎn)，因此針對(duì)這些特點(diǎn)的去噪算法尤為重要。多尺度幾何變換具有良好的時(shí)頻特性，并且能夠處理多維信號(hào)的問題，多用于圖像處理；與此同時(shí)，由于脈沖發(fā)放皮層模型賦時(shí)矩陣的處理機(jī)制符合人眼的視覺特性，很多學(xué)者將其應(yīng)用到圖像的去噪和增強(qiáng)中。
　　

2、本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對(duì)現(xiàn)有的彩色圖像去噪算法去噪后存在邊緣模糊的現(xiàn)象，本文依據(jù)脈沖發(fā)放皮層模型的同步脈沖發(fā)放以及噪聲點(diǎn)不同于周圍非噪聲點(diǎn)的特性，采用SCM對(duì)彩色圖像的各個(gè)通道單獨(dú)進(jìn)行噪聲點(diǎn)的檢測，根據(jù)噪聲點(diǎn)的檢測結(jié)果對(duì)各個(gè)通道進(jìn)行自適應(yīng)選擇窗口大小的濾波處理，從而去除噪聲，保持非噪聲點(diǎn)不變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的SCM去噪算法徹底去除噪聲的同時(shí)，盡可能的保持了圖像邊緣信息。⑵在分析軟閾值和硬閾值函數(shù)在圖像去噪中存在一些缺陷的基礎(chǔ)上，對(duì)閾

3、值函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)以達(dá)到更好的去噪效果；其次，考慮到圖像在進(jìn)行復(fù)輪廓波變換和復(fù)剪切波變換后，各分解尺度和子帶所受噪聲污染程度不同，因此所對(duì)應(yīng)的閾值的選取也應(yīng)不同，對(duì)閾值進(jìn)行改進(jìn)，克服統(tǒng)一閾值對(duì)變換域系數(shù)的“過扼殺”現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)閾值的紅外圖像去噪。⑶現(xiàn)有的多尺度幾何變換圖像去噪方法大多是采用閾值收縮對(duì)變換域所有系數(shù)進(jìn)行處理，該方法雖然簡單，但在處理過程中，部分非噪聲點(diǎn)得到濾除，影響了圖像的去噪效果。論文應(yīng)用脈沖發(fā)放皮層模型克服這一缺陷，

4、將多尺度幾何變換和脈沖發(fā)放皮層模型相結(jié)合進(jìn)行紅外圖像去噪，在變換域中利用SCM的同步脈沖發(fā)放特性對(duì)變換域系數(shù)進(jìn)行鑒別，進(jìn)而對(duì)含噪系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理，從而保持非噪聲點(diǎn)不變，有效的去除了噪聲，保持圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息。本文的實(shí)驗(yàn)大致可以分為兩類：一是基于Contourlet變換和SCM的紅外圖像去噪；二是基于Shearlet變換和SCM的紅外圖像去噪。對(duì)所提出的算法進(jìn)行一一實(shí)驗(yàn)對(duì)比，從主觀視覺和客觀定量上進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，仿真結(jié)果及數(shù)據(jù)表明所