輪廓波變換及其在圖像處理中的應(yīng)用.pdf

1、小波變換具有時頻局域化和多尺度、多分辨率分析的優(yōu)點(diǎn)，在圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。雖然常用的離散小波變換(DWT)能夠有效地捕捉一維信號的奇異性，但其難以表示更高維的幾何特征，而圖像的輪廓、邊緣和紋理等具有高維奇異性的幾何特征包含了大量的信息，因此小波并不是表示圖像的最優(yōu)基。針對小波變換的這一局限性，為了有效地表示和處理圖像等高維空間數(shù)據(jù)，人們提出了多尺度幾何分析。
　　 Contourlet變換的主要目的是為了獲得含有線和面

2、奇異的圖像的稀疏表示，它不僅繼承了小波變換的多分辨率時頻分析特征，而且擁有良好的各向異性特征。Contourlet變換是由塔形方向?yàn)V波器組(PDFB)把圖像分解成各個尺度上的帶通方向子帶，Contourlet變換的最終結(jié)果是用類似線段的基結(jié)構(gòu)來逼近原圖像。Contourlet變換是一種靈活的多分辨率、多方向性的變換，它允許每個尺度上有不同數(shù)目的方向。Contourlet能夠很好地表示圖像的各向異性特征，更好地捕獲圖像邊緣信息，在圖像處理

3、應(yīng)用中能比小波變換更好地表示圖像的邊緣及紋理特征。
　　 但輪廓波存在冗余度的問題，本文研究的輪廓小波變換能解決此問題。由于輪廓小波變換對圖像紋理方向十分敏感，因此在二維數(shù)據(jù)處理中得到了很好的應(yīng)用。
　　 首先提出基于輪廓小波變換的圖像去噪算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與小波變換、輪廓波變換相比，該去噪算法明顯改善了圖像視覺效果，顯著提高了圖像的PSNR值。
　　 其次深入地研究了Contourlet變換在圖像融合中的應(yīng)用