基于小波变换和非下采样contourlet变换图像去噪方法的研究硕士论文

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时间:2019-03-02

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1、摘要在现实生活中所获得的图像往往都受到了噪声的干扰,噪声的存在给图像后续处理和分析带来困难。因此对图像去噪方法的研究具有非常重要的意义。本文主要基于小波变换和非下采样Contourlet变换对图像去噪问题进行了研究,主要工作如下:(1)提出了一种改进的小波域非局部均值去噪算法,该算法在已有小波域非局部均值去噪方法的基础上,为了更加准确地估计子带非局部的相似性,论文同时考虑低频图像的相似度和高频图像的相似度,把低频图像的相似度和高频图像的相似度相乘作为最终各细节子带非局部块的相似度,给出了改进的小波域非局部均值去噪算法的权值计算公式。实验表明相比原算

2、法,改进后算法在噪声抑制和保留图像边缘和细节信息方面均有所提高。(2)针对超声图像降斑问题,将基于正交小波变换的双变量阈值去噪方法推广至二进小波变换域,并应用于超声图像斑点抑制,提出了基于二进小波的双变量阈值超声图像降斑方法。二进小波具有的平移不变性和对边缘等细节信息的良好响应特性使得该方法可以更好地保持超声图像的细节信息。(3)针对SAR图像降斑问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的SAR图像降斑方法。该算法引入非对数加性模型,通过研究非下采样Contourlet域非对数加性噪声的分布特性,对非下采样Contourlet域中平稳区

3、域的非对数加性噪声使用高斯分布建模,对高频系数用SURE.LET方法进行收缩。实验结果表明本文算法在有效滤除SAR图像同质区域内的斑点噪声的同时,能够较好地保持SAR图像的辐射特性及结构和纹理信息。本文工作得到了国家自然科学基金(No.60971128,61173092),中央高校基本科研业务费专项资金(No.JYl0000902045)和高等学校学科创新引智计划(111计划)(No.B07048)的资助。关键词:图像去噪超声图像SAR图像小波变换非下采样Contourlet变换ABSTRACTTheimagewegetinourlifehasof

4、tenbeenaffectedbythenoise.Theexistenceofnoisemakesitdifficultforthesubsequentprocessingandanalysisofimage.Therefore,itisverymeaningfulforresearchingimagedenoising.Inthispaper,wemainlyresearchtheimagedenoisingbasedonwavelettransformandNSCTtransform,themainlytasksareasfollows:(1

5、)AnimprovedNLMalgorithmbasedonwaveletdomainisproposed.ThemethodisbasedonexistingNLMmethodinwaveletdomain.Inordertoestimatethesimilaritybetweentheimagepixelsmoreaccurately,thispaperconsidersthesimilarityoflowfrequencyimageandhighfrequencyimageatthesametime,andWCusetheproductofl

6、owfrequencyimagesimilarityandhighfrequencyimagesimilarityasthefinalsimilaritybetweentheimageblocksofeverydetailsbands.ThenweightvaluecalculationformulaofimprovedNLMmethodbasedonwaveletdomainisproposed.Theexperimentresultsshowthattheimprovedalgorithmcallgetbettereffectsinnoises

7、uppression_andpreservingimageedgesanddetailscomparedtotheoriginalalgorithm.(2)Forultrasoundimagedespeckling,thebivariatethresholddenoisingmethodbasedonorthogonalwavelettransformisexpandedtoDaydicwavelettransformdomain.AbivariateshrinkdespecklingmethodforultrasoundimagebasedonD

8、aydicwaveletisproposed.ThetranslationinvarianceofDaydicwavele

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