2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩71頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、小波在表示具有點奇異性的目標(biāo)函數(shù)時是最優(yōu)的基,但由于二維可分離小波由一維小波直接用張量積擴(kuò)展得到,小波不能“最優(yōu)”表示含線或者面奇異的二維圖像,因此小波變換對圖像去噪、增強(qiáng)的效果受到影響。 為了克服小波變換在處理高維信號時的不足,法國學(xué)者Pennec和Mallat、Peyre等人提出了Bandelet變換,Bandelet變換提供了一種新的基于邊緣的圖像表示方法。對于幾何正則圖像,采用Bandelet基函數(shù)可以實現(xiàn)最稀疏表示。但

2、由于研究人員是從壓縮編碼的角度來構(gòu)造的Bandelet基,因此將其用于去噪處理時存在明顯不足:在帶噪圖像中,構(gòu)造Bandelet基時易受噪聲系數(shù)的影響,不能對基函數(shù)方向準(zhǔn)確定位,這大大降低Bandelet基對圖像的逼近性能。 論文從抑制噪聲的目的出發(fā),結(jié)合Bandelet變換思想,構(gòu)造了具有抗噪性能的自適應(yīng)Bandelet基(NA-Bandeletbases)。首先在帶噪信號的二進(jìn)剖分塊內(nèi),利用軟閾值函數(shù)和在SURE準(zhǔn)則下獲得的

3、閾值T,計算出對無噪信號的逼近結(jié)果,再按照最小化逼近誤差原則,尋找出二進(jìn)剖分塊的幾何方向。然后在最小化均分誤差(MMSE)的原則下合并二進(jìn)剖分塊,最終確定了NA-Bandelet基的方向。 在此基礎(chǔ)上,論文提出了基于NA-Bandelet基的去噪算法。首先利用NA-Bandelet基對圖像進(jìn)行分解,再以NA-Bandelet塊為單元,計算自適應(yīng)閾值并進(jìn)行閾值去噪處理。對光學(xué)圖像和SAR圖像進(jìn)行去噪和降斑處理時,其去噪、降斑效果優(yōu)

4、與基于正交小波基、Bandelet基的去噪、降斑算法,并且具有更強(qiáng)地邊緣保持能力。 針對帶噪圖像增強(qiáng)問題,論文提出了基于NA-Bandelet基的增強(qiáng)算法。該算法根據(jù)圖像的幾何特征將NA-Bandelet塊分為兩類:有幾何方向的NA-Bandelet塊和無幾何方向的NA-Bandelet塊,并分析了這兩類NA-Bandelet塊系數(shù)的不同特征,從而區(qū)分出噪聲和信號、清晰邊緣和脆弱邊緣。在此基礎(chǔ)上提出了一種新的增強(qiáng)函數(shù),在抑制噪聲

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論