基于Bandelets的周期噪聲去除.pdf

1、圖像在獲取、傳輸和處理的過(guò)程中往往會(huì)受到噪聲的干擾，這些噪聲一方面降低了圖像的質(zhì)量，另一方面也破壞了圖像承載的很多信息。因此，圖像去噪尤為重要。
　　在數(shù)字圖像中，噪聲通常是在圖像的獲取和傳輸期間產(chǎn)生的，而周期噪聲作為一種特殊的噪聲，主要是在圖像獲取期間由電力或機(jī)電干擾產(chǎn)生的，它是一種空間相關(guān)噪聲，可以看成是附加到圖像上的一種紋理結(jié)構(gòu)。形態(tài)成分分析是一種圖像分離技術(shù)，卡通-紋理分離作為一種特殊的形態(tài)成分分析能夠?qū)D像中的卡通部分和

2、紋理部分分離開來(lái)。本文首先研究了分析和表示圖像的一些工具，然后研究了形態(tài)成分分析及其算法，并對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，在字典的選擇上，本文基于形態(tài)成分分析對(duì)字典的要求，對(duì)第二代條帶波變換進(jìn)行了改進(jìn)，并將改進(jìn)后的條帶波變換作為卡通字典，通過(guò)對(duì)帶噪圖像進(jìn)行卡通-紋理分離的方法來(lái)去除周期噪聲。
　　本文的主要工作如下:
　　一、將基于稀疏分解的形態(tài)成分分析方法運(yùn)用于周期噪聲的去除，并對(duì)以曲波為卡通字典的卡通-紋理分離算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)與

3、原算法的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，改進(jìn)后的算法提高了圖像卡通-紋理分離的有效性。
　　二、深入研究了條帶波變換，并充分利用其對(duì)幾何正則圖像的自適應(yīng)表示，定義了用于選擇條帶波基的目標(biāo)函數(shù)。同時(shí)提出了將基于條帶波變換作為卡通字典的卡通-紋理分離算法用于去除圖像中的周期噪聲或周期性噪聲。實(shí)驗(yàn)表明，基于條帶波變換的方法可以自適應(yīng)的去除周期噪聲和周期性噪聲，尤其對(duì)于周期性噪聲的去除效果明顯優(yōu)于頻域去噪的方法。
　　三、將本文提出的基于條帶波的去噪方法