基于多尺度變換的圖像去噪方法研究.pdf

1、在現(xiàn)實(shí)生活中所獲得的圖像往往都受到了噪聲的干擾。這些噪聲惡化了圖像質(zhì)量，使其模糊，甚至淹沒(méi)了它們的特征，對(duì)我們的日常的圖像應(yīng)用、分析都帶來(lái)了困難。圖像去噪的目的是減少和消除圖像中的噪聲，以改善圖像質(zhì)量。近年來(lái)，隨著小波變換理論，以及最近出現(xiàn)的Curvelet變換、Bandlet變換和Contourlet變換的出現(xiàn)，構(gòu)成了一門新興的學(xué)科：多尺度分析理論。對(duì)于上述變換，我們可以統(tǒng)稱為多尺度分析。這類工具可以通過(guò)不同的分辨率刻畫(huà)不同的頻率，而

2、今年來(lái)發(fā)展的一些工具，更是克服了小波變換的一些不足，在刻畫(huà)線奇異等方面有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。多尺度分析工具的出現(xiàn)給數(shù)字圖像處理技術(shù)帶來(lái)了革命。它們的出現(xiàn)，也為圖像去噪提供了新的發(fā)展平臺(tái)。
　　 本文總結(jié)了多尺度幾何變換的一些基本原理和近年來(lái)的發(fā)展，并比較了他們各自的特點(diǎn)和不同，并著重對(duì)小波和Contourlet變換的圖像去噪技術(shù)進(jìn)行了介紹。分析了噪聲點(diǎn)在小波域上的分布特點(diǎn)，并根據(jù)這些特點(diǎn)提出了兩種小波去噪方法：(1)一種細(xì)尺度間系數(shù)相

3、關(guān)性的去噪方法，此方法通過(guò)對(duì)噪聲點(diǎn)在小波變換后在細(xì)尺度內(nèi)噪聲的相關(guān)性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，提出了一種細(xì)尺度內(nèi)的“類零樹(shù)”結(jié)構(gòu)，基于這種結(jié)構(gòu)并結(jié)合傳統(tǒng)貝葉斯閾值去噪方法，提出了一種新的圖像去噪方法，這種方法比傳統(tǒng)貝葉斯去噪方法有更好的去噪效果；(2)提出一種結(jié)合小波邊緣保護(hù)和“類零樹(shù)”結(jié)構(gòu)的去噪方法，這種方法借鑒了一種考慮了尺度間小波系數(shù)相關(guān)性的邊緣檢測(cè)的思想，通過(guò)這種尺度間系數(shù)相關(guān)性去檢測(cè)邊緣信息，對(duì)去噪后丟失的圖像邊緣進(jìn)行了“修補(bǔ)”，從而解決了第