基于小波變換的圖像去噪與邊緣檢測(cè)方法研究.pdf

1、圖像邊緣檢測(cè)和去噪是重要的圖像預(yù)處理技術(shù)，廣泛應(yīng)用于圖像輪廓、圖像特征的提取以及紋理分析等應(yīng)用領(lǐng)域。小波分析由于其良好的時(shí)－頻局部化特點(diǎn)和多尺度的特性，適合于分析非平穩(wěn)信號(hào)，使得其在圖像處理中得到廣泛應(yīng)用。本文圍繞多尺度分析及其在圖像邊緣檢測(cè)與圖像去噪中的應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)深入地研究。論文的主要工作體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
　　 對(duì)利用小波變換用于信號(hào)和圖像邊緣提取的基本理論和實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了深入細(xì)致的研究與探討，重點(diǎn)分析了李普西茲(Li

2、pschitz)指數(shù)與邊緣的關(guān)系。探討了小波邊緣檢測(cè)算子的構(gòu)造，研究了小波變換系數(shù)模極大值邊緣提取方法?；谌哂嘈〔ㄗ儞Q思想，提出了一種采用非下采樣小波變換和上下文濾波的邊緣提取方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法在提取含噪圖像邊緣的有效性。
　　 對(duì)傳統(tǒng)的基于硬軟閾值的小波圖像去噪方法進(jìn)行了系統(tǒng)研究；針對(duì)傳統(tǒng)的硬軟閾值函數(shù)不連續(xù)以及非自適應(yīng)的缺陷，分別探討了一種具有連續(xù)性和高階可導(dǎo)特性的閾值函數(shù)，基于局部上下文自適應(yīng)的閾值函數(shù)的構(gòu)造以及