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1、小波變換具有良好的時(shí)頻分析能力,被廣泛應(yīng)用到圖像處理的各個(gè)領(lǐng)域。它是一種一維分段光滑信號(hào)的最優(yōu)表示方法,卻不能有效表示二維圖像中具有多方向性的邊緣和紋理等幾何特性。為了尋找最優(yōu)的圖像表示方法,多尺度多方向變換被提出來(lái)并迅速成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn),其理論基礎(chǔ)和應(yīng)用潛能正不斷地被完善和開(kāi)發(fā)。 本文以圖像壓縮和圖像去噪為主要應(yīng)用背景,對(duì)小波變換、Contourlet變換和Bandelet變換進(jìn)行了深入分析以及結(jié)構(gòu)擴(kuò)展,設(shè)計(jì)了提高圖像壓縮和
2、圖像去噪性能的新方法。主要做了以下幾個(gè)方面的研究工作: 1.由于圖像壓縮中小波基選擇的多樣性,提出了一種用于圖像壓縮的最優(yōu)雙正交小波構(gòu)造方法。該方法給出了一種單參雙正交小波的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,它在正則性和濾波器長(zhǎng)度上對(duì)小波濾波器進(jìn)行平衡,提高了小波濾波器的頻帶特性。通過(guò)編碼增益和時(shí)頻分辨率的均衡不確定度建立了單參量評(píng)價(jià)函數(shù),對(duì)該函數(shù)取最大值可獲得應(yīng)用于圖像壓縮的最優(yōu)雙正交小波。實(shí)驗(yàn)表明,該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,它只需圖像的相關(guān)系數(shù),同時(shí)獲得了比
3、其它同類小波更高的峰值信噪比。 2.分析了方向?yàn)V波器組中菱形/扇形濾波器的構(gòu)造原理,給出了‘Dmaxflat’系列扇形濾波器組的設(shè)計(jì)流程。聯(lián)合二維小波變換和方向?yàn)V波器組獲得非冗余Contourlet變換,并與EBCOT編碼器相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了一種新的圖像壓縮算法(稱為CEBCOT)。它克服了JPEG2000不能有效地保護(hù)圖像邊緣和紋理的缺點(diǎn)。對(duì)于富含直線特征的圖像或者當(dāng)?shù)痛a率壓縮時(shí),CEBCOT與JPEG2000相比,獲得解壓圖像的
4、峰值信噪比提高了0.1~0.7dB。 3.由于第二代Bandelet變換是通過(guò)量化步長(zhǎng)來(lái)控制最佳Bandelet化過(guò)程,難以實(shí)現(xiàn)定碼率圖像壓縮。為了解決這個(gè)問(wèn)題,提出了一種通過(guò)非線性逼近來(lái)控制最佳Bandelet化過(guò)程的方法。改進(jìn)的第二代Bandelet變換結(jié)合EBCOT編碼器,實(shí)現(xiàn)了一種新的圖像壓縮算法。該算法與JPEG2000相比,獲得解壓縮圖像的客觀評(píng)價(jià)相當(dāng),但具有更好的邊緣和紋理保護(hù)能力。 4.提出了一種新的圖像
5、多尺度多方向變換(稱為 CBlet),它包括了第二代Contourlet變換和第二代Bandelet化過(guò)程兩個(gè)部分,兼顧了兩者的優(yōu)點(diǎn)。其中第二代Contourlet用來(lái)捕獲圖像邊緣和紋理等幾何結(jié)構(gòu),而B(niǎo)andelet化過(guò)程自適應(yīng)地搜索幾何結(jié)構(gòu)并去除其相關(guān)性,獲得了更稀疏的圖像表示。采用分層多閾值去噪方法,并且引入cycle spinning操作來(lái)減少偽Gibbs和皺褶效應(yīng)。實(shí)驗(yàn)表明,在峰值信噪比和視覺(jué)質(zhì)量?jī)煞矫?,基于CBlet變換的去噪
6、方法均優(yōu)于基于第二代Contourlet變換的方法。 5.提出了一種完全重構(gòu)的M帶非采樣二維金字塔變換設(shè)計(jì)方法,它采用級(jí)聯(lián)2帶非采樣濾波器組的思想來(lái)實(shí)現(xiàn)。其中,每個(gè)級(jí)聯(lián)的濾波器可通過(guò)設(shè)置通帶和阻帶截止頻率來(lái)計(jì)算。該變換結(jié)合方向?yàn)V波器組獲得的圖像表示方法(稱為M-Contourlet)能對(duì)圖像進(jìn)行更精細(xì)的多尺度多方向分解。M-Contourle的分層多閾值去噪實(shí)驗(yàn)結(jié)果優(yōu)于第二代Contourlet變換,峰值信噪比提高了0.1~0.
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