文档介绍：蚴声关于学位论文使用授权的说明明尸婷艿难宦畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑导师签名:本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于匹配跟踪和自适应字典的图像去噪算法研究》,是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间,在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定,即:①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件;②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文;③学校可允许学位论文被查阅或借阅;④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文;⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。作者签名:日期:
要摘图像去噪是图像处理技术中的一个关键性步骤,是图像后续处理的基础。本文提出了一种自适应的图像去噪方法,根据匹配跟踪图像稀疏分解的特点,选择较适合图像稀疏表达的非对称原子库。分析研究图像和噪声在稀疏分解中的不同特性,明确图像信息和噪声的区别。利用图像蛲枷残余驮肷朐涌庀喔尚缘牟煌滞枷窈驮肷灰韵喔杀茹兄底魑提取图像有用信息的结束条件,实现图像与噪声的自适应分离。比较了稀疏分解图像去噪与小波软阈值去噪效果,就视觉效果来看,基于稀疏分解的图像去噪效果要好于小波软阈值的去噪效果。关键词:图像去噪,稀疏分解,匹配跟踪,.,..琒
.≡.〔ū浠弧匹配跟踪冗余分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.∈璺纸狻刀、结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章基于匹配跟踪的自适应图像去噪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于匹配跟踪的图像稀疏分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于匹配跟踪的图像去噪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..∈⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...谛〔ê推ヅ涓倭街纸翟敕椒ǖ谋冉稀小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·致洹在学期间发表论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.华北电力大学硕十学位论文
研究背景第一章引言¨’世纪,人类已经进入信息化的时代,而图像信息则是人类获取信息及利用信息的重要来源。数字图像处理起源于世纪年代,经过近几十年的研究与发展,数字图像处理的理论和方法进一步得到完善,应用范围更加广泛和宽阔,例如军事、医学和工业等方面的需求正在不断增长。数字图像处理作为一门新兴的学科,正在向更高级的方向发展。近几年来,随着计算机技术和各个相关领域研究的迅速发展,科学计算可视化以及多媒体技术等现代数字技术的研究和应用的兴起,数字图像处理从一个专门领域的学科,变成了一种新型的科学研究的工具,各种图像处理技术得到相应的发展。图像去噪的目的就是在去除噪声影响的同时尽可能多地保留图像的原有有用信息。对图像进行处理的目的,就是对数字化后的图像信息进行某些运算或处理,以提高图像的质量或者达到人们所期望得到的效果。数字图像在采集、传输和处理过程中经常受到设备、环境等因素的影响,如光电转换过程中敏感元器件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等的影响,这些因素都会使图像质量变差,使图像包含了各种随机噪声,甚至有时候,各种随机噪声会对图像质量产生较大的影响和干扰。当图像中所包含的随机噪声水平比较高的时候,一方面这种随机噪声会影响人们观察图像时的视觉效果;另一方面,用计算机对图像进行处理时,这种随机噪声有可能影响到对图像处理的效果。图像去噪就是保留图像中的有用信息,消除或减少图像中的干扰和噪声,是图像处理技术中的一个关键性步骤。在实际应用中,图像去噪技术常常被用在图像处理与识别的预处理阶段,是图像后续处理缤枷穹指睿像识别等幕。虼耸且桓霰夭豢缮俚牟街琛R谰菔导释枷竦奶卣鳌⒃声的统计特性和频谱分布,人们提出和发展了多种去噪方法。传统的图像去噪方法分为空间域去噪和频率域去噪两种方法,它们与后来出现的小波变换去噪方法在各自的适应领域内都已经具有良好的去噪效果。但是这些方法往往需要预先知道图像与噪声的统计特性,但