基于剪切波的圖像去噪研究.pdf

1、數(shù)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(shù)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(yīng)用中對圖像的視覺及圖像質(zhì)量的要求，對數(shù)字圖像的去噪處理是很有必要的。圖像去噪是當前數(shù)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(diào)和分析的結(jié)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(shù)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(nèi)容包括：⑴將一維信號中去噪的相關(guān)的閾值函數(shù)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(shù)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(shù)優(yōu)于其它閾值函數(shù)。⑵改進了剪切波變換下的硬閾值函數(shù)圖像去噪。本文研究了剪切波分解尺度及方向數(shù)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(shù)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(shù)，在一定程度上優(yōu)化了硬閾值函數(shù)。⑶給出了一種未知噪聲大小下剪切波變換改進閾值函數(shù)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(shù)與改進