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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,圖像處理的理論和技術(shù)都取得了令人矚目的成果,并且圖像處理技術(shù)也得到了廣大的應(yīng)用。人類在獲取圖像信息的時(shí)候,不可避免地使圖像被噪聲污染,從而影響圖像的視覺效果并且使圖像的后續(xù)工作產(chǎn)生很大干擾,因此,圖像去噪是圖像處理不能缺少的環(huán)節(jié)。本文重點(diǎn)研究了灰色系統(tǒng)理論和輪廓波變換理論,并且介紹了幾種傳統(tǒng)的去噪算法。論文主要內(nèi)容如下:
(1)闡述了本課題的研究背景和意義,介紹了幾種常見的圖像噪聲模型和幾種常見的圖像
2、去噪方法,簡要地概述了灰色系統(tǒng)理論的研究現(xiàn)狀及其內(nèi)容特色,為后續(xù)的研究打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
(2)在分析了灰色關(guān)聯(lián)度和Contourlet變換閾值去噪算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于灰色關(guān)聯(lián)度改進(jìn)的Contourlet變換圖像去噪算法。算法一方面考慮到Contourlet變換尺度內(nèi)各相鄰方向子帶之間的灰色關(guān)聯(lián)度、尺度間的影響及噪聲強(qiáng)度的因素,對貝葉斯閾值進(jìn)行改進(jìn);另一方面根據(jù)Contourlet系數(shù)本身的特點(diǎn)對折中閾值函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)
3、,來達(dá)到自適應(yīng)去噪的目的。
(3)針對單幅圖像的噪聲沒有規(guī)律的特性,提出一種GM(1,1)模型與輪廓波變換相結(jié)合的圖像去噪算法。算法對帶噪圖像進(jìn)行GM(1,1)建模和預(yù)測估計(jì),為了減少運(yùn)算量,根據(jù)圖像像素點(diǎn)灰度值和高斯噪聲的特性對GM(1,1)模型進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)置一個(gè)判定范圍使GM(1,1)模型不能準(zhǔn)確估計(jì)的強(qiáng)噪聲點(diǎn)自動保存下來,再對預(yù)測估計(jì)出來的圖像進(jìn)行輪廓波變換;為了給每個(gè)子帶設(shè)定一個(gè)閾值,考慮到了輪廓波變換系數(shù)在尺度間和尺
4、度內(nèi)的相關(guān)性以及噪聲強(qiáng)度的因素,最后用閾值函數(shù)對輪廓波變換的系數(shù)進(jìn)行處理,以達(dá)到去噪的目的。
(4)為了挖掘單幅圖像噪聲的規(guī)律,提出了一種GM(1,1)模型與小波變換相結(jié)合的圖像去噪算法。算法用GM(1,1)模型對像素點(diǎn)及其鄰域像素點(diǎn)進(jìn)行建模,再根據(jù)像素點(diǎn)及其鄰域像素點(diǎn)的發(fā)展規(guī)律來更新帶噪圖像像素點(diǎn)的信息。在對帶噪圖像建模時(shí),為了消除負(fù)像素點(diǎn)對GM(1,1)模型建模的負(fù)面影響,對帶噪圖像像素點(diǎn)的值歸一化后加1;為了減少運(yùn)算量,
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