圖像邊緣信息的曲波恢復(fù)方法及其改進(jìn)的研究.pdf

1、圖像反降晰技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域很廣,其基本作用可以從兩個(gè)方面理解。它的基本作用之一是作為圖像處理過程前期階段的圖像采集預(yù)處理技術(shù),通過圖像反降晰達(dá)到提高圖像質(zhì)量的目的。其基本作用之二是對被污染的降質(zhì)圖像進(jìn)行圖像恢復(fù)。本文主要圍繞的基本內(nèi)容是對含噪圖像中的線條和邊緣像素的恢復(fù)問題進(jìn)行討論。
　　以下是論文研究的基本工作。
　　(1)圖像去噪與圖像中的線條和邊緣信息保護(hù)之間固有矛盾是圖像恢復(fù)領(lǐng)域倍受關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一。眾多的研究結(jié)果表

2、明,Curvelet變換及其相應(yīng)圖像恢復(fù)算法對該問題的處理效果比較好。通過學(xué)習(xí)和總結(jié)前人的工作成果,本文對Curvelet變換實(shí)施過程中遇到的一些具體問題進(jìn)行討論。分析該方法的優(yōu)點(diǎn)和存在的問題,尤其是對Curvelet變換的插值誤差及其插值誤差的可恢復(fù)性進(jìn)行了仔細(xì)研究。得到了Curvelet變換的插值誤差不可完全恢復(fù)的結(jié)論,從而得出更加有意義的結(jié)論是Curvelet變換不能實(shí)現(xiàn)類似于小波變換的完美重構(gòu)。利用Curvelet變換方法進(jìn)行含

3、噪圖像中的線條和邊緣像素恢復(fù),并分析其優(yōu)勢和不足。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明了相關(guān)理論分析結(jié)果的正確性。
　　(2)提出含噪圖像中類線像素的DWCF算法;提出了小波與DWCF融合的圖像去噪算法。利用仿真試驗(yàn)檢驗(yàn)各提出算法的效力、極限和不足。然后,比較小波與DWCF融合的圖像去噪算法和Curvelet變換方法用于含噪圖像中的線條和邊緣像素恢復(fù)的各自優(yōu)勢和不足。對兩種算法的計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行分析比較,理論分析和試驗(yàn)檢驗(yàn)均顯示的結(jié)果是融合算法的運(yùn)算速