基于NSCT和雙邊濾波的圖像去噪算法研究.pdf

1、圖像是信息的重要載體，人類通過眼睛獲得圖像可以認(rèn)識感知世界。而圖像在經(jīng)過圖像獲得元器件時必然會受到干擾，使圖像被噪聲污染。為了有效地對圖像進(jìn)行后續(xù)處理，需要借助圖像處理技術(shù)對帶噪圖像降噪。小波變換因為其良好的時頻性和多分辨率等特性廣泛的應(yīng)用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，然而，隨著對小波的研究不斷地深入，小波逐漸暴露出不具備各向異性的不足，它只能反映點狀奇異性，多尺度幾何分析方法的提出，彌補小波變換的不足。本文重點介紹了非下采樣Contourlet

2、變換，在此基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的非下采樣Contourlet變換圖像去噪算法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴闡述了圖像去噪的研究背景和意義，對經(jīng)典去噪方法和多尺度幾何分析進(jìn)行簡要介紹，分析和總結(jié)各典型方法的優(yōu)點和不足之處，為研究非下采樣Contourlet變換框架下的圖像去噪算法提供了理論依據(jù)。⑵通過對圖像的特征進(jìn)行分析，在變換的圖像域中對系數(shù)的特性進(jìn)行分析，提出一種新的閾值函數(shù)，新閾值函數(shù)具有連續(xù)性，通過實驗驗證改進(jìn)的非下采樣Con

3、tourlet變換的圖像去噪算法的可行性與有效性。⑶影響雙邊濾波算法去噪效果的主要有濾波寬度，空間鄰域度因子和像素相似度因子，其中，濾波的寬度對于噪聲的強度較敏感，傳統(tǒng)的雙邊濾波對于參數(shù)的選取不具有自適應(yīng)，我們提出一種根據(jù)噪聲強度來自適應(yīng)調(diào)節(jié)濾波寬度的自適應(yīng)因子，可以自適應(yīng)的根據(jù)噪聲變化來濾除噪聲。⑷非下采樣Contourlet變換框架具有良好的方向性，但是在傳統(tǒng)的閾值去噪算法中，由于噪聲大部分存在于高頻系數(shù)中，所以只對變換域中的高頻系