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)濟各部門扮演著十分重要的角色。然而，紅外成像的各個環(huán)節(jié)都會引起噪聲污染，使得紅外圖像呈現(xiàn)出對比度低，目標和邊界模糊不清的特點，因此針對這些特點的去噪算法尤為重要。多尺度幾何變換具有良好的時頻特性，并且能夠處理多維信號的問題，多用于圖像處理；與此同時，由于脈沖發(fā)放皮層模型賦時矩陣的處理機制符合人眼的視覺特性，很多學者將其應用到圖像的去噪和增強中。
　　

2、本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對現(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)放以及噪聲點不同于周圍非噪聲點的特性，采用SCM對彩色圖像的各個通道單獨進行噪聲點的檢測，根據(jù)噪聲點的檢測結(jié)果對各個通道進行自適應選擇窗口大小的濾波處理，從而去除噪聲，保持非噪聲點不變。實驗結(jié)果表明改進的SCM去噪算法徹底去除噪聲的同時，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上，對閾

3、值函數(shù)進行改進以達到更好的去噪效果；其次，考慮到圖像在進行復輪廓波變換和復剪切波變換后，各分解尺度和子帶所受噪聲污染程度不同，因此所對應的閾值的選取也應不同，對閾值進行改進，克服統(tǒng)一閾值對變換域系數(shù)的“過扼殺”現(xiàn)象，實現(xiàn)了自適應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變換域所有系數(shù)進行處理，該方法雖然簡單，但在處理過程中，部分非噪聲點得到濾除，影響了圖像的去噪效果。論文應用脈沖發(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)放特性對變換域系數(shù)進行鑒別，進而對含噪系數(shù)進行自適應閾值處理，從而保持非噪聲點不變，有效的去除了噪聲，保持圖像的邊緣細節(jié)信息。本文的實驗大致可以分為兩類：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。對所提出的算法進行一一實驗對比，從主觀視覺和客觀定量上進行評價分析，仿真結(jié)果及數(shù)據(jù)表明所