文档介绍：摘要波器组合。提出使用具有视觉特性的紧支双正交滤波器’.纸夂去噪方法,实验结果表明该方法在一定程度上可较好地去除干扰图像的混合噪多尺度几何分析窃诖承〔ū浠坏幕∩戏⒄钩隼吹囊桓鲂碌难究领域,应用在图像方面时能够有效地表示图像的边缘和纹理几何特征。作为其分析工具的优秀代表浠唬唤黾坛辛诵〔ū浠坏亩喾直媛适逼捣析特征,而且拥有良好的各项异性特征。它通过将图像分解成各个尺度的带通方向子带,并且容许每个尺度上有不同数目的方向,达到了更好地捕获图像边缘信息和表示图像各向异性特征的目的,是一种灵活的多分辨率、多方向性的变换。图像去噪作为一个经典而又永恒的话题,一直被学者关注和研究。本文就是通过变换和图像去噪以及其他领域知识地有机结合,对基于变换的图像去噪应用进行了相关研究,提出了几种有效的图像去噪算法。本论文的主要研究内容和创新性成果如下:有〔ū浠怀龇⒌蕉远喑叨燃负畏治龉ぞ叩亟樯埽浼渖钊肫饰隽变换的基本原理、内部构造和主要特征,并对其表征图像的能力进行了测验比较。针对目前业界对变换主要停留在仿真阶段的现状,给出了基于腃/绦蚴迪郑俳薈浠坏目梢浦残院拖喙工程应用软件的开发。岢隽艘恢只诜浅檠鵆浠坏姆植阍肷兰坪妥允视Ρ匆端去噪算法,实验表明此方法能有效扼制去噪过程中出现的“伪吉布斯вΓ时去噪效果也得以较大的提升和改进。诙訡浠簧婕暗姆较蚵瞬ㄆ骱徒鹱炙瞬ㄆ鞣治龅幕∩希证了选择不同滤波器对图像去噪的影响,比较得出了可以达到良好去噪效果的滤’’滤波器重构而混合构造的进行图像去噪,将会得到在此基础上更加突出的去噪效果。谟擅ば藕臝分离理论发展而来的图像ピ氪砑际醯幕∩希利用变换作为虚拟噪声观测通道获取噪声信息,提出一种的声,具有普遍“适应性”。上海大学硕士学位论文.
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最后,论文总结了浠患岸喑叨燃负畏治龉ぞ叩耐枷袢ピ爰际醪关键词:多尺度几何分析,,图像去噪,滤波器组,独立分量分析展望了其发展前景,同时还探讨了变换本身在理论和应用方面存在的不足,以及未来需要改进和发展的方向。上海大学硕士学位论文
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签名:址导师签名:牲日期:兰牡原创性声明本论文使用授权说明本人声明:所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。期:本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留论文及送交论文复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
第一章绪论理论产生与发展图像去噪小波变换理论与方法自问世以来,因其独特的时一频多尺度技术和超越傅里叶分析等诸多的优点,在信息处理领域中备受青睐,得到广泛的应用和发展,即便如此,学者们发现小波变换只能反映信号的零维奇异性,即只能表达奇异点特性。因此小波在表示具有点奇异性的函数时是最优基,但是对于自然图像而言,足,研究人员将研究方向拓展到一门崭新的信号分析工具——多尺度几何分析具。年,。作为其中优秀的代表工具之一,变换可以说是一种特性,更适合处理具有超平面奇异性的图像信息。实验证明,在大多数图像应用中,的效果都要优于其他治龉ぞ摺H缃馛砺鄣挠用研究工作已经触及到小波理论所覆盖的图像处理中的几乎所有方面,并且取得了较之更好的应用效果。本文就是在此基础上,通过对理论作进一步的探讨和剖析,并结合其他领域的知识,研究了其在图像去噪方面的新的方法和噪声在世界中无处不在,可以被理解为“妨碍人们感觉器官对所接收信源信成为继傅里叶分析后的又一有力分析工具。在图像处理中,小波变换被广泛应用于诸如图像编码、增强、去噪、融合、检索和数字水印等几乎所有图像处理领域。的位置和特性,对于更高维的特征表达则显得力不从心;而且小波的变换核为各向同性,因而只能表达图像过边缘的特性,而无法表达图像沿边缘的小波基和并不是最优基。为了更加有效地表示和处理图像等高维空间数据,避免和改进小波变换的不琈T贛提出后的短短几年时间里,相关的理论构建和应用得到深入而广泛地研究,提出了一系列的多尺度几何分析工真正意义上的图像二维表示方法,具有良好的多分辨率、局部化和方向性等优良新的应用,使之发挥出更好的去除图像噪声提取有用信息的作用。上海大学硕士学位论文
.枷裨肷姆掷息理解的因素”。现实中的图像在采集、转换和传输中常会受到成像设备和外部环境噪声等因素地影响或干扰而产生降质,严格意义上讲现实世界中的大部分图像都是带噪图像,例如一幅黑白