基于多尺度幾何分析和HMT模型的圖像去噪算法研究.pdf

1、圖像去噪作為圖像處理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，它的任務(wù)是盡可能地去除無用的信息，在容許的范圍內(nèi)改善圖像的質(zhì)量。近年來，由于小波技術(shù)和多尺度理論的發(fā)展，圖像去噪成為圖像處理、模式識別與計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)一項十分活躍的課題。
　　 本文主要研究多尺度圖像去噪算法。在分析現(xiàn)有圖像去噪算法的基礎(chǔ)上，深入研究了多尺度幾何分析與HMT相結(jié)合的去噪算法，并提出了相應(yīng)的改進。通過對可見光和紅外圖像的去噪仿真實驗，驗證了改進方法的有效性，并總結(jié)出一些有意義的結(jié)論

2、。
　　 首先，介紹了多尺度幾何分析，選擇了Contourlet變換進行去噪。Contourlet變換是一種多分辨的、局域的、方向的圖像表示。它不僅繼承了小波變換多分辨率時頻分析的特征，而且擁有良好的各向異性特征，能夠比小波更好地稀疏表示圖像特征。仿真中，應(yīng)用Contourlet閾值法實現(xiàn)的圖像去噪，效果優(yōu)于小波閾值法。
　　 其次，通過對紅外圖像Contourlet系數(shù)分布特征的分析，驗證了紅外圖像系數(shù)滿足廣義的高斯分

3、布。同時根據(jù)紅外圖像信息和噪聲系數(shù)所表現(xiàn)出來的不同特征，驗證了紅外圖像的Contourlet變換系數(shù)狀態(tài)符合Markov樹模型，研究了Contourlet域HMT(CHMT)的圖像去噪模型。利用CHMT圖像去噪模型進行圖像去噪，獲得較好的效果，驗證了該模型的優(yōu)越性。另外，研究了Contourlet變換中不同濾波器的選擇對圖像去噪效果的影響，提出將符合視覺特性的濾波器運用到該模型中進行去噪，使得CHMT的去噪效果獲得提升。