基于小波-Contourlet變換的SAR圖像處理.pdf

1、小波-Contourlet變換是一種新的多分辨率的、局域的、多方向的圖像表示方法。它將Contourlet變換第一級(jí)的LP分解替換為小波變換，消除了LP分解的冗余；第二級(jí)用方向?yàn)V波器組實(shí)現(xiàn)多方向?yàn)V波分解。這樣，小波-Contourlet變換將圖像分解到不同尺度，并在不同尺度上將系數(shù)分解為更多方向，可以更稀疏地表達(dá)圖像。在圖像處理的應(yīng)用中它比小波變換、Contourlet變換能更有效地表達(dá)圖像特征，捕獲圖像邊緣結(jié)構(gòu)。
　　 本文對(duì)

2、小波-Contourlet變換的原理和實(shí)現(xiàn)算法以及在圖像去噪、圖像增強(qiáng)上的應(yīng)用進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究，主要研究內(nèi)容及研究成果如下：
　　 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；詳細(xì)研究了Contourlet變換和小波-Contourlet變換的原理和實(shí)現(xiàn)算法，通過實(shí)驗(yàn)，比較Contourlet變換相對(duì)于小波變換的優(yōu)越性以及小波-Contourlet變換相對(duì)于Contourlet變換的優(yōu)

3、越性。
　　 2．詳細(xì)研究了圖像去噪的原理和實(shí)現(xiàn)算法，重點(diǎn)討論了圖像去噪過程中融合規(guī)則的設(shè)計(jì)和選擇。提出了一種基于小波-Contourlet變換的圖像去噪算法，利用小波-Contourlet變換良好的多尺度性和多方向性特征表達(dá)圖像，得到了比利用小波變換、Contourlet變換進(jìn)行圖像去噪更好的效果。
　　 3．詳細(xì)研究了圖像增強(qiáng)的原理和實(shí)現(xiàn)算法，重點(diǎn)討論了增強(qiáng)函數(shù)的設(shè)計(jì)和選擇。提出了一種基于小波-Contourlet變

4、換的圖像增強(qiáng)算法，利用小波-Contourlet變換良好的多尺度性和多方向性特征表達(dá)圖像，利用非線性增強(qiáng)函數(shù)對(duì)變換的各子帶系數(shù)做增強(qiáng)處理。由于小波-Conlourlet變換能夠更好地表達(dá)圖像輪廓特征，所以該算法能更好地增強(qiáng)圖像邊緣細(xì)節(jié)，凸顯圖像重要信息。
　　 4．由于變換過程中下采樣的存在，小波-Contourlet變換缺乏平移不變性，信號(hào)在處理過程中會(huì)產(chǎn)生偽吉布斯效應(yīng)，引起圖像失真。通過引入循環(huán)平移來有效抑制這種失真，改善了