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文檔簡介
1、數字圖像已成為人們獲得信息和利用信息的重要手段。然而,數字圖像在采集、傳輸、存儲等過程中都會受到不同程度的噪聲干擾,為了得到盡可能真實的圖像,從而滿足實際應用中對圖像的視覺及圖像質量的要求,對數字圖像的去噪處理是很有必要的。圖像去噪是當前數字圖像處理研究的熱點之一。圖像中的高斯噪聲為常見噪聲中的一種,對于這種噪聲,小波變換去噪為一種相對有效的去噪方法。本文深入地研究了小波變換理論,小波變換是一種良好的時頻變換方法,是調和分析的結晶。但是
2、近年來研究發(fā)現(xiàn)小波變換在二維圖像中,對圖像的表示存在著不足。針對于小波變換在二維圖像中系數的稀疏性、圖像方向細節(jié)性表示的不足。本文深入地研究了剪切波變換這種新型的圖像表示方法,可通過拉普拉斯金字塔實現(xiàn)圖像尺度的分解,通過偽極向格實現(xiàn)圖像的細節(jié)捕捉。
本研究主要內容包括:⑴將一維信號中去噪的相關的閾值函數引用到了二維圖像去噪中。本文研究了小波閾值圖像去噪,通過幾種閾值函數在VisuShrink閾值下做了仿真實驗,實驗對比中發(fā)現(xiàn)軟
3、閾值改進函數優(yōu)于其它閾值函數。⑵改進了剪切波變換下的硬閾值函數圖像去噪。本文研究了剪切波分解尺度及方向數量對圖像去噪效果的影響。通過小波閾值圖像去噪,將小波中的閾值函數用到了剪切波變換下,發(fā)現(xiàn)效果不良,因此探索改進了閾值函數,在一定程度上優(yōu)化了硬閾值函數。⑶給出了一種未知噪聲大小下剪切波變換改進閾值函數圖像去噪。針對剪切波變換在已知噪聲下去噪,本文在貝葉斯框架下將小波閾值用于圖像噪聲估計,將得到的噪聲估計大小用到剪切波的硬閾值函數與改進
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