非抽樣Contourlet變換及其在圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、非抽樣Contourlet變換是一種具有多尺度性、多方向性和平移不變性的圖像表達(dá)方法。它由兩級(jí)實(shí)現(xiàn),首先由非抽樣塔狀濾波器對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分解,然后在各個(gè)分解層上用非抽樣方向性濾波器組將高頻部分分解為若干個(gè)方向。利用非抽樣Contourlet變換進(jìn)行圖像處理時(shí)在圖像邊緣處不會(huì)出現(xiàn)偽Gibbs失真。相對(duì)于小波變換、平穩(wěn)小波變換和Contourlet變換,它能更好地表現(xiàn)圖像的細(xì)節(jié)特征,更準(zhǔn)確地捕獲圖像中的幾何結(jié)構(gòu)信息。
　　對(duì)非抽樣C

2、ontourlet變換的原理和實(shí)現(xiàn)算法以及在圖像去噪、圖像增強(qiáng)和彩色圖像數(shù)字水印上的應(yīng)用進(jìn)行了較為系統(tǒng)地研究,主要研究?jī)?nèi)容和研究成果如下:
　　1.詳細(xì)研究了二維正交小波變換的原理和實(shí)現(xiàn)算法,以及小波變換在圖像處理中存在的缺陷,探討了多尺度幾何分析的發(fā)展概況,并重點(diǎn)研究了Contourlet變換和非抽樣Contourlet變換的原理及實(shí)現(xiàn)算法。
　　2.深入研究了非抽樣Contourlet變換在圖像去噪中的應(yīng)用。詳細(xì)討論了閾

3、值去噪算法中閾值處理函數(shù)的設(shè)計(jì)和閾值的確定。結(jié)合基于鄰域的閾值處理方法,提出了一種基于非抽樣Contourlet變換的圖像去噪算法。實(shí)驗(yàn)表明,與其它圖像去噪算法相比,該算法可以達(dá)到更好的效果和更高的PSNR值。
　　3.詳細(xì)研究了圖像增強(qiáng)的原理和實(shí)現(xiàn)算法。討論了增強(qiáng)函數(shù)的設(shè)計(jì)和選擇,利用非抽樣Contourlet變換相對(duì)于其它變換的優(yōu)越性,提出了一種基于非抽樣
　　Contourlet變換的圖像增強(qiáng)算法,算法中由變換系數(shù)自適

4、應(yīng)地確定閾值和調(diào)整增強(qiáng)函數(shù)。相對(duì)于小波變換、平穩(wěn)小波變換、Contourlet變換,該算法有效地增強(qiáng)了圖像的邊緣細(xì)節(jié),得到了更高的圖像清晰度。
　　4.詳細(xì)研究了圖像數(shù)字水印的原理和實(shí)現(xiàn)算法。提出了一種基于非抽樣Contourlet變換的彩色圖像數(shù)字水印算法,針對(duì)彩色圖像水印的嵌入,設(shè)計(jì)了嵌入規(guī)則。為了滿足水印的不可見性和魯棒性的要求,在低頻系數(shù)和高頻系數(shù)中采用不同的嵌入強(qiáng)度,并依據(jù)人類視覺的彩色感知特性,在藍(lán)色分量中嵌入較多水印