基于多尺度空間的局部方向去噪方法及其應用.pdf

1、圖像信息是人們由客觀世界獲得信息的主要來源，但是，現(xiàn)實圖像在生成、編碼甚至重現(xiàn)的過程中，不可避免會受到影響，成為帶噪圖像。如何對得到的圖像進行去噪以改進這些圖像的質量，成為圖像處理中的一個重要任務。 近年來，多尺度幾何分析的基本思想在數(shù)學分析、計算機視覺、模式識別以及統(tǒng)計分析等許多領域各自獨立地發(fā)展出一系列新的理論，在圖像處理中，多尺度幾何分析(MGA)的目標是對高維空間的數(shù)據(jù)進行有效的檢測、表示和處理，這些數(shù)據(jù)的重要特征又集中

2、體現(xiàn)于其低維子集中。 本文主要研究了基于多尺度空間的局部方向去噪方法。在多尺度空間內，根據(jù)不同子帶內變換系數(shù)的方向特性，使用相應方向的不同大小的矩形窗口作為局部鄰域，結合維納濾波方法從而對圖像進行去噪，無論從視覺上還是數(shù)據(jù)上，都得到了比較好的去噪結果，并且該方法簡單有效，計算復雜度低，是一種有效的圖像去噪方法。 本文的主要工作如下： 1、將小波變換與維納濾波相結合，并提出局部方向去噪的概念。在小波域內，根據(jù)小波變

3、換的特點，在三個子帶圖像內分別選取不同方向的矩形窗口作為局部鄰域，通過最大似然方法或最大后驗概率方法估計方差，然后結合維納濾波對圖像進行去噪。實驗結果表明，該算法不僅計算復雜度低，易于實現(xiàn)，而且在去噪的同時能夠保護好原圖像的細節(jié)信息，得到較高的峰值信噪比。 2、由于小波變換的方向性信息有限，我們又研究了基于雙樹復小波變換的局部方向去噪方法。 3、由于小波變換的缺陷，近年來，多尺度幾何分析理論被提出并迅速發(fā)展，它們在圖像處

4、理方面的應用較傳統(tǒng)方法已經表現(xiàn)出很大的優(yōu)越性，其中的Contourlet變換已經成為研究的熱點。本文研究了Contourlet變換域的圖像去噪方法。 本文主要包括六個部分。第一部分首先闡述了課題的研究背景及意義；第二部分介紹了小波變換的發(fā)展及閾值去噪，并作了仿真實驗；第三部分介紹了基于小波變換的矩形窗口去噪方法；第四部分介紹了基于雙樹復小波的局部方向去噪方法及實驗結果；第五部分介紹了Contourlet變換的基本原理，由于Con