分形理論在圖像去噪中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖像在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生噪聲，直接影響圖像對(duì)信息的表達(dá)，阻礙人們從圖像中獲取可靠信息，因此，在進(jìn)行圖像處理前有必要進(jìn)行圖像去噪。分形編碼圖像去噪是近年來(lái)產(chǎn)生的新的圖像去噪方法，該方法利用自然圖像的自相似性進(jìn)行編解碼，對(duì)噪聲污染圖像，自相似性很強(qiáng)的自然圖像部分，經(jīng)過(guò)編解碼后，絕大部分信息得以保留，而噪聲由于自相似性較差所以經(jīng)編解碼后一定程度上得以抑制。然而，傳統(tǒng)的分形編碼去噪方法并不能將噪聲完全消除，其去噪效果還可進(jìn)一步加強(qiáng);同時(shí)，由

2、于傳統(tǒng)方法在編碼過(guò)程中通常進(jìn)行全局搜索，耗費(fèi)時(shí)間較多，計(jì)算效率也有待提高。本文根據(jù)圖像像素的統(tǒng)計(jì)特性，對(duì)帶噪圖像的分形碼進(jìn)行估計(jì)得到無(wú)噪圖像的分形參數(shù)，進(jìn)一步解碼得到無(wú)噪估計(jì)圖像，以達(dá)到提高圖像去噪效果的目的;同時(shí)，由于對(duì)每個(gè)值域塊最相似塊通常在其鄰近，這為提高傳統(tǒng)分形編碼圖像去噪速度提供了思路，即對(duì)每一個(gè)值域塊僅在其八鄰域進(jìn)行搜索匹配，在保證一定匹配精度情況下以達(dá)到提高計(jì)算效率的目的。模擬結(jié)果顯示，基于八鄰域的分形編碼圖像去噪方法與傳

3、統(tǒng)的分形編碼圖像去噪方法相比，解碼圖像無(wú)論主客觀效果均較優(yōu)，同時(shí)計(jì)算速度提高了一千多倍。最后我們還利用分形解碼的分辨率無(wú)關(guān)性，結(jié)合平滑性較好的雙線性插值方法來(lái)弱化解碼圖像的塊效應(yīng)，模擬結(jié)果顯示該方法能有效消除分形編碼去噪的塊效應(yīng)。
　　本文第一章對(duì)噪聲的概念、圖像去噪、分形的發(fā)展?fàn)顩r以及分形圖像去噪方法發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了介紹。第二章對(duì)分形編碼圖像去噪的基礎(chǔ)理論做了闡述，敘述了傳統(tǒng)分形編碼圖像去噪的算法并對(duì)該算法進(jìn)行了計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，分析了

4、模擬結(jié)果。
　　在第三章中，提出一種基于八鄰域的分形編碼圖像去噪方法，對(duì)每一個(gè)值域塊，搜索匹配僅在其八鄰域內(nèi)進(jìn)行，由于搜索在其鄰近而范圍極大縮小，所以可以保證一定匹配準(zhǔn)確度的同時(shí)極大提高計(jì)算效率。另外，通過(guò)分析加性高斯噪聲污染圖像的分形碼與無(wú)噪圖像分形碼之間的統(tǒng)計(jì)特性關(guān)系，得到用噪聲污染圖像的分形碼來(lái)估計(jì)無(wú)噪圖像分形碼的方法，利用該方法估計(jì)無(wú)噪圖像分形碼，進(jìn)一步解碼得到無(wú)噪圖像估計(jì)，以獲得噪聲抑制的效果，最后利用本章提出的算法對(duì)噪

5、聲污染經(jīng)典圖像Lena,Goldhill和Zelda進(jìn)行去噪驗(yàn)證其有效性并給出了結(jié)果分析。
　　在第四章中，針對(duì)分形編碼圖像去噪算法解碼圖像中出現(xiàn)的塊效應(yīng)，利用分形解碼的分辨率無(wú)關(guān)性，先將圖像在塊效應(yīng)不明顯的低分辨率上進(jìn)行解碼，然后通過(guò)平滑性較好且算法簡(jiǎn)單計(jì)算量小的雙線性插值方法將圖像還原到原分辨率上，使得塊效應(yīng)得以弱化。最后我們給出了算法步驟并對(duì)經(jīng)典圖像Vegetables，Lena進(jìn)行了模擬，結(jié)果顯示該方法對(duì)于塊效應(yīng)的消除是有