Contourlet變換在圖像去噪中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖像去噪是圖像處理中的一個熱門話題，其思想是在盡可能保留原始圖像信息的前提下最大程度地剔除圖像噪聲。Contourlet變換是一種非常有效的多尺度幾何分析方法，其克服了小波變換的一些缺陷，具有多分辨、局部性和多方向性等優(yōu)良特性，能夠更有效地捕獲圖像中的幾何結(jié)構(gòu)，因此，Contourlet變換在圖像去噪中具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　 論文首先對Contourlet變換的原理和實(shí)現(xiàn)算法進(jìn)行了研究，并在此基礎(chǔ)上，對Contourlet變

2、換在圖像去噪中的應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究，其內(nèi)容主要包括以下幾個方面：
　　 1、提出了一種基于Contourlet變換改進(jìn)閾值函數(shù)的圖像去噪算法，該算法通過對閾值去噪中的統(tǒng)一閾值和傳統(tǒng)閾值函數(shù)進(jìn)行分析，構(gòu)造出一個新的閾值函數(shù)，新閾值函數(shù)在一定程度上改進(jìn)了統(tǒng)一閾值“過扼殺”Contourlet系數(shù)的特點(diǎn)，同時也使硬閾值去噪中出現(xiàn)的偽吉布斯現(xiàn)象得到解決。
　　 2、提出了一種Contourlet變換自適應(yīng)閾值和循環(huán)平移相結(jié)合的

3、圖像去噪算法，該算法通過對Contourlet變換系數(shù)的分析，得到一個利用各尺度各方向上能量的差異而設(shè)置的自適應(yīng)閾值，然后結(jié)合循環(huán)平移進(jìn)行去噪。仿真結(jié)果表明，該方法不僅能有效地濾除高斯噪聲，提高去噪后圖像的PSNR值，而且可以使圖像的細(xì)節(jié)信息得到很好地保留。
　　 3、在混合噪聲背景下，提出了一種中值濾波和Contourlet變換相結(jié)合的圖像去噪方法，首先用中值濾波檢測出脈沖噪聲的噪聲點(diǎn)并加以處理，然后用Contourlet變換