文档介绍：■———■●置■———————一——一璵——ぃ㈦符号说明矽∥!!!v尽!觥!龌省;省觥!!!!!!!!R仃
知识水坝***@pologoogle为您整理
论文作者签名:——导师签名:拌日原创性声明关于学位论文使用授权的声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑日期:
知识水坝***@pologoogle为您整理
摘要图像信息是人们由客观世界获得信息的主要来源,但是,现实图像在生成、编码甚至重现的过程中,不可避免会受到影响,成为带噪图像。如何对得到的图像进行去噪以改进这些图像的质量,成为图像处理中的一个重要任务。近年来,多尺度几何分析的基本思想在数学分析、计算机视觉、模式识别以及统计分析等许多领域各自独立地发展出一系列新的理论,在图像处理中,多尺度几何分析哪勘晔嵌愿呶占涞氖萁杏行У募觳狻⒈硎竞痛恚这些数据的重要特征又集中体现于其低维子集中。本文主要研究了基于多尺度空间的局部方向去噪方法。在多尺度空间内,根据不同予带内变换系数的方向特性,使用相应方向的不同大小的矩形窗口作为局部邻域,结合维纳滤波方法从而对图像进行去噪,无论从视觉上还是数据上,都得到了比较好的去噪结果,并且该方法简单有效,计算复杂度低,是一种有效的图像去噪方法。本文的主要工作如下:⒔〔ū浠挥胛陕瞬ㄏ嘟岷希⑻岢鼍植糠较蛉ピ氲母拍睢T谛〔ㄓ蚰冢根据小波变换的特点,在三个子带图像内分别选取不同方向的矩形窗口作为局部邻域,通过最大似然方法或最大后验概率方法估计方差,然后结合维纳滤波对图像进行去噪。实验结果表明,该算法不仅计算复杂度低,易于实现,而且在去噪的同时能够保护好原图像的细节信息,得到较高的峰值信噪比。⒂捎谛〔ū浠坏姆较蛐孕畔⒂邢蓿颐怯盅芯苛嘶谒鞲葱〔ū浠坏木部方向去噪方法。⒂捎谛〔ū浠坏娜毕荩昀矗喑叨燃负畏治隼砺郾惶岢霾⒀杆俜⒄梗它们在图像处理方面的应用较传统方法已经表现出很大的优越性,其中的变换已经成为研究的热点。本文研究了变换域的图像去噪方法。本文主要包括六个部分。第一部分首先阐述了课题的研究背景及意义;第二部分介绍了小波变换的发展及阈值去噪,并作了仿真实验:第三部分介绍了基于小波变换的矩形窗口去噪方法;第四部分介绍了基于双树复小波的局部方向去噪山东大学硕士学位论文
方法及实验结果;第五部分介绍了变换的基本原理,由于变换能准确地将图像中的边缘捕获到不同尺度、不同频率的子带内,因此能很好的应用于图像去噪中,该部分主要研究了在域的局部邻域去噪方法;第六部分提出了研究展望及后续研究的主要内容。关键词:图像去噪;多尺度几何分析;矩形方向窗;双树复小波变换;变换山东大学硕士学位论文
,■—!瘛!!!!!!●———●■——●——!!鯻.,’.,甌甀,甌:——■——■—■—●!!瘛瘛觥!瘛!猒—一
;..甀甀:。甋,甌:;
第一章绪论课题研究背景在人类对信息的传递、处理等各种手段中,对图像信息的处理一直是其中很重要的部分,早期是将图像作为一种模拟量来进行传输和处理的,如现在一般的电视信号所传送和接收的都是模拟信号,然而,模拟图像信号有许多固有的缺点:一是不易保存,二是传输过程中抗干扰能力差,对我们获得和识别图像中有用的信息造成了很大的网难,三是在作进一步处理时不够灵活和方便等等。而随着现代电子技术、计算机技术和数学理论乇鹗抢肷⑹Ю砺的发展,图像处理越来越多地朝着数字化方向前进。在世纪年代图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间的海底电缆发送的图片质量,直到年代数字计算机发展到一定水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。视觉是人类最重要的感觉器官,图像泳信息是人们由客观世界获得信息的丰要来源,它占人们依靠感官由外界获得信息的%以上。但是,从实际景物转换成存储图像信息,在图像的牛成、编码、传输、甚至是重现的过程中,由于设备的非线性、设备噪卢、环境兼容