基于Contourlet變換圖象去噪算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,小波理論得到了很大的發(fā)展,已經廣泛應用于圖象去噪中。但由于常用的二維張量積小波是各向同性并且方向選擇性較差,它只能刻畫圖象中點的奇異性,難以刻畫圖象中的邊緣和紋理等高維幾何特性。Contourlet變換作為一種新的多尺度變換,彌補了上述不足。本文圍繞Contourlet變換在圖象去噪中的應用來進行研究,主要工作如下: 1.詳細地介紹了離散Contourlet變換,連續(xù)Contourlet變換和無下采樣離散Contourl

2、et變換的基本原理,為后續(xù)去噪算法的研究奠定了基礎。 2.分析了小波硬閾值去噪方法和Contourlet硬閾值去噪方法所存在的不足,針對小波變換和Contourlet變換的特點,提出了一種基于區(qū)域分割的綜合小波變換和Contourlet變換的圖象去噪方法。仿真結果表明:該方法能改善去噪圖象的視覺效果,提高去噪圖象的PSNR值,而且消除了Contourlet硬閾值去噪后圖象所產生的失真。 3.針對無下采樣Contourle

3、t系數尺度間的相關性,提出了基于相鄰尺度積系數的無下采樣Contourtet硬閾值去噪算法。首先應用線性濾波器理論計算了高斯白噪聲經無下采樣Contourlet變換后,各尺度方向子帶相鄰尺度積系數的方差。然后將非高斯分布的噪聲相鄰尺度積系數轉化為高斯變量函數,進而確定了作用于相鄰尺度積系數的硬閾值。仿真結果表明該算法去噪效果較好。 4.分析了無下采樣Contourlet變換各尺度方向子帶系數的邊緣統(tǒng)計特性和聯合統(tǒng)計特性。利用高斯

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