小波標架理論在圖像恢復中的應用.pdf

1、小波分析是當前數(shù)學與信息科學中一個迅速發(fā)展的新領域,具有理論深刻和應用廣泛的雙重特點。小波標架,因其具有冗余性,在缺失性數(shù)據(jù)恢復等方面有著廣泛的應用。冗余可導致魯棒性,即冗余可以使得在低精度下獲得的小波系數(shù)在相對高的精度下重建圖像。
　　本論文主要對小波標架的冗余性在圖像恢復中的應用進行研究,首先介紹了小波分析及小波標架的基本理論,概括了圖像復原的相關內容及復原方法,然后將小波標架理論結合不同的消噪恢復算法對圖像進行恢復,提出幾種

2、比較有效的小波標架恢復算法:
　　1.為更好地消除噪聲,保留細節(jié)信息,根據(jù)圖像和噪聲的小波系數(shù)在頻域呈現(xiàn)的不同特性,提出了一種基于區(qū)域的消噪方法。將該消噪算法插入到小波標架算法中,在消除噪聲的同時恢復了部分丟失的系數(shù)。實驗結果表明,無論是峰值信噪比還是視覺效果都有了明顯改善。
　　2.為了避免在圖像處理過程中出現(xiàn)噪聲過多放大的現(xiàn)象,提出了一種基于維納濾波的緊小波標架算法。首先,將退化圖像做一層小波分解并對小波系數(shù)進行軟閾值處

3、理得到預處理圖像;其次,將小波域中的維納濾波器插入到小波標架算法中得到本章的算法,并將其作用于前面得到的預處理圖像;最后,將這種算法用于一幅退化含噪聲DICOM圖像的恢復,實驗結果表明本算法優(yōu)于軟閾值迭代算法。
　　3.為了得到更好的圖像分析效果,本文在軟閾值消噪的基礎上,提出了不同小波分解層采用不同的小波標架作用于含噪聲退化圖像的算法。實驗結果表明不同的分解層采用不同的緊小波標架相比較于不同層采用相同的小波標架更有利于圖像的恢復