基于Contourlet的圖像去噪算法研究.pdf

1、圖像在其獲取或傳輸過程中常常會受到各種噪聲的污染，從而降低了圖像的主觀和客觀質(zhì)量，給后繼的圖像處理和應(yīng)用如圖像分割、目標(biāo)識別、圖像檢索以及圖像的編碼、傳輸?shù)葞砹酥T多不利的影響，因此圖像去噪問題在圖像預(yù)處理中起著至關(guān)重要的作用。其思想就是在盡可能保留原始圖像信息的前提下最大程度地剔除圖像噪聲，從圖像逼近的角度圖像去噪也可以看作是對原始圖像的非線性逼近。 論文首先從空間域和變換域兩方面出發(fā)對傳統(tǒng)的經(jīng)典去噪算法進(jìn)行研究，分析了其優(yōu)缺

2、點(diǎn)，并重點(diǎn)討論了當(dāng)前圖像去噪算法的主流——基于小波變換的圖像去噪算法。隨后結(jié)合多尺度分析(Multiscale Geometric Analysis)工具—— Contourlet變換，提出了一種新的基于Contourlet的多閾值圖像去噪算法。近年來發(fā)展起來的多尺度分析理論有效的彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的小波變換在圖像表達(dá)方面的缺陷，具有更好的多分辨特性、多方向特性和各向異性和稀疏性，在圖像處理中的應(yīng)用性能優(yōu)于傳統(tǒng)的小波變換。文中深入研究了離散Co

3、ntourlet變換的構(gòu)造和連續(xù)域Contourlet變換理論，并從理論上分析了Contourlet變換的性能，也論證了Contourlet變換用于圖像處理的可行性，在此基礎(chǔ)上給出了基于 Contourlet的多閾值圖像去噪算法。算法借鑒了經(jīng)典的閾值去噪算法的思想，以 Contourlet變換的系數(shù)分布規(guī)律和統(tǒng)計特性為準(zhǔn)則，根據(jù)Contourlet變換后各層分解的系數(shù)數(shù)目及噪聲強(qiáng)度自適應(yīng)設(shè)定閾值，并利用硬閾值函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表