基于小波-Contourlet變換的SAR圖像處理.pdf

1、小波-Contourlet變換是一種新的多分辨率的、局域的、多方向的圖像表示方法。它將Contourlet變換第一級的LP分解替換為小波變換，消除了LP分解的冗余；第二級用方向濾波器組實現(xiàn)多方向濾波分解。這樣，小波-Contourlet變換將圖像分解到不同尺度，并在不同尺度上將系數(shù)分解為更多方向，可以更稀疏地表達圖像。在圖像處理的應用中它比小波變換、Contourlet變換能更有效地表達圖像特征，捕獲圖像邊緣結構。
　　 本文對

2、小波-Contourlet變換的原理和實現(xiàn)算法以及在圖像去噪、圖像增強上的應用進行了較為系統(tǒng)的研究，主要研究內(nèi)容及研究成果如下：
　　 1．詳細研究了二維正交小波變換的原理和實現(xiàn)算法，以及小波變換在圖像處理中存在的缺陷；詳細研究了Contourlet變換和小波-Contourlet變換的原理和實現(xiàn)算法，通過實驗，比較Contourlet變換相對于小波變換的優(yōu)越性以及小波-Contourlet變換相對于Contourlet變換的優(yōu)

3、越性。
　　 2．詳細研究了圖像去噪的原理和實現(xiàn)算法，重點討論了圖像去噪過程中融合規(guī)則的設計和選擇。提出了一種基于小波-Contourlet變換的圖像去噪算法，利用小波-Contourlet變換良好的多尺度性和多方向性特征表達圖像，得到了比利用小波變換、Contourlet變換進行圖像去噪更好的效果。
　　 3．詳細研究了圖像增強的原理和實現(xiàn)算法，重點討論了增強函數(shù)的設計和選擇。提出了一種基于小波-Contourlet變

4、換的圖像增強算法，利用小波-Contourlet變換良好的多尺度性和多方向性特征表達圖像，利用非線性增強函數(shù)對變換的各子帶系數(shù)做增強處理。由于小波-Conlourlet變換能夠更好地表達圖像輪廓特征，所以該算法能更好地增強圖像邊緣細節(jié)，凸顯圖像重要信息。
　　 4．由于變換過程中下采樣的存在，小波-Contourlet變換缺乏平移不變性，信號在處理過程中會產(chǎn)生偽吉布斯效應，引起圖像失真。通過引入循環(huán)平移來有效抑制這種失真，改善了