版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、西安電子科技大學碩士學位論文基于Directionlet變換的圖像去噪和融合姓名:張冬翠申請學位級別:碩士專業(yè):電路與系統(tǒng)指導教師:侯彪20100101AbstractImagedenoisingandfusionaretwoimportantcomponentsoflinageprocessmgDufingacquisitionandtransmission,imagesareoftencorruptedbydiversifiedno
2、ises,whichcouldhaveanegativeimpactonthefollowingprocesssuchasimagesegmentationandcompressionDenoisingistoobtainclearerobjectandincreasetherecognitionratethroughfilteringnoisesintheimagesFusionistocombineadvantageousinfor
3、mationfrommultipleimagesofthesamescenetoacqmremoreexactandcomprehensivedescriptionoftheimageWavelettransformhasfoundwideapplicationsinimageprocessingmrecentvearsWaveletistheoptimalbasesforfunctionswithpointsingularityBut
4、inthecaseofhighdimensional,waveletanalysisCannottakeadvantagesofthedatageometricalfeaturesThenitisnottheoptimalorthesparsestrepresentationofthefunctions,SOitcannotmakegooduseofdirectioninformationinimagesTosolvethisprobl
5、em,aseriesofnewmultiscalegeometricanalysisemergestobuildingtheoptimalrepresentationofbJghdimensionalfunctions,whichhaveawonderfulprospectintheresearchofimagedenoisingandfusionThispaperstudiesoneofthemultiscalegeometrican
6、alysistools,ieDirectionlet,anditsapplicationonimagedenoisingandfusionThemaininnovativepointsareasfollows:WeproposedanimprovedmultiscaleDireetionlettransformationmethod‰nthedirectionoftheDirectionletbasesmatchesthatofthea
7、nisotropicobjectinimages,DirectionletCanrepresentimageswell,otherwisebasesofDirectionletwilldegenerateintowaveletsandhavepoorapproximationpowerInthispaperwefindmaindirectionsofanimageandconstructthesamplematrixadaptively
8、whichcanadaptivelycatchtheanisotropicfeaturesinimages(2)AnimagedenoisingalgorithmbasedonimprovedDirectionletispresentedForthehighpeaksandheavytailcharacterofDirectionletcoefficients,、代modeleachsubbandwithageneralizedGaus
9、siandistribution,thendenoiseimagescombiningthevaluesofshapeparameterandlocalvarianceestimate(3)WealsostudytheapplicationoftheimprovedDirectionlettransformAstheimprovedDirectionletcancatchimageinformationfromdifferentdire
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- Directionlet變換在圖像去噪中的應用研究.pdf
- 基于Shearlet變換的圖像去噪.pdf
- 基于Treelet變換的圖像去噪.pdf
- 基于Contourlet變換的自適應圖像去噪及圖像融合研究.pdf
- 基于曲波變換的圖像去噪
- 基于非下采樣Contourlet變換的圖像去噪與融合.pdf
- 基于Bandelet變換的SAR圖像去噪.pdf
- 基于超完備Contourlet的圖像去噪和圖像融合.pdf
- 基于曲波變換的圖像去噪研究
- 基于Contourlet變換和Shearlet變換的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于中值濾波和小波變換的圖像去噪.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪算法.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪與融合算法研究.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪和增強研究.pdf
- 基于多尺度變換圖像去噪及融合算法研究.pdf
- 基于輪廓波變換的圖像去噪和識別研究.pdf
- 基于變換域的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于Contourlet變換的SAR圖像去噪研究.pdf
- 基于曲波變換的圖像去噪研究.pdf
- 基于Shearlet變換的圖像去噪方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論