基于小波與contourlet變換的圖像去噪方法研究

基于小波與contourlet變換的圖像去噪方法研究

ID:35063984

大小:3.28 MB

頁數:59頁

時間:2019-03-17

基于小波與contourlet變換的圖像去噪方法研究_第1頁
基于小波與contourlet變換的圖像去噪方法研究_第2頁
基于小波與contourlet變換的圖像去噪方法研究_第3頁
基于小波與contourlet變換的圖像去噪方法研究_第4頁
基于小波與contourlet變換的圖像去噪方法研究_第5頁
資源描述:

《基于小波與contourlet變換的圖像去噪方法研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內容在學術論文-天天文庫。

1、工學碩士學位論文基于小波與Contourlet變換的圖像去噪方法研究王兵捷哈爾濱理工大學2016年3月國內圖書分類號:TP391.4工學碩士學位論文基于小波與Contourlet變換的圖像去噪方法研究碩士研究生:王兵捷導師:滿春濤申請學位級別:工學碩士學科、專業(yè):模式識別與智能系統(tǒng)所在單位:自動化學院答辯日期:2016年3月授予學位單位:哈爾濱理工大學ClassifiedIndex:TP391.4DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringTheResearch

2、oftheMethodsofImageDenoisingBasedonWaveletandContourletTransformCandidate:WangBingjieSupervisor:ManChuntaoAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:PatternRecognitionandIntelligentSystemDateofOralExamination:March,2016University:HarbinUnivers

3、ityofScienceandTechnology哈爾濱理工大學碩±學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:此處所提交的碩±學位論文《基于小波與Contourlet變換的圖像去噪方法研究》,是本人在導師指導下,在哈爾濱理工大學攻讀碩±學位期間獨立進行研究工作所取得的成果。據本人所知,論文中除己注明部分外不包含他人已發(fā)表或撰寫過的研究成果。對本文的研究工作做出重要貢獻的個人和集體,均己在文中y?明確方式注明。本聲明的法律結果將完全由本人承擔。作者簽字:曰期:店年月>曰玉_訓^^毛捷

4、1哈爾濱理工大學碩±學位論文使用授權書《基于小波與Contourlet變換的圖像去噪方法巧究》系本人在哈爾濱理工大學攻讀碩±學位期間在導師指導下完成的碩±學位論文。本論文的研究成果歸哈爾濱理工大學所有,本論文的研究內容不得其它單位的名義發(fā)表。本人完全了解哈爾濱理工大學關于保存、使用學位論文的規(guī)定,同意學校保留并向有關部口提交論文的復印件和電子版本,允許論文被查閱和借閱。本人授權哈レ爾濱理工大學可ッ采用影印,可W公布論文的、縮印或其他復制手段保存論文全部或部分內容。本學位

5、論文屬于保密□,在年解密后適用本授權書。不保密口。(請在上相應方框內巧V)作者簽名::哀古走日期年月文日^^)導師簽名:(曰期:曰爲喪弓哈爾濱理工大學工學碩士學位論文基于小波與Contourlet變換的圖像去噪方法研究摘要讀取圖像方式是信息輸入最重要的方式之一。因此,圖像處理技術也漸漸引起學者們關注。近年來小波變換理論迅速發(fā)展起來,它在圖像去噪中的應用也逐漸增加,但是小波變換無法準確的表達圖像高維的幾何特性,隨著超小波相關理論的快速發(fā)展,Contourlet變換漸漸顯露頭角,

6、它可以更好的保留圖像的紋理和輪廓,一定程度上克服了小波的弱點。本文的主要工作如下:首先,研究了小波變換、Contourlet變換的相關原理及它們的實現算法。研究了基于小波變換的圖像去除噪聲的方法,同時在實驗中選取了不同的小波基,并且分析了小波變換在去除圖像噪聲中存在的缺陷;研究了Contourlet變換、小波-Contourlet變換以及多參數收縮函數-Contourlet變換的相關原理以及它們的實現算法。經過Matlab仿真實驗,綜合分析比較了上述幾種算法在圖像去噪領域的優(yōu)勢與不足。其次,研究了循環(huán)平

7、移的原理。由于在處理圖像信號的過程中會產生偽Gibbs效應,引起圖像不同程度上的視覺失真,因此將循環(huán)平移理論和Contourlet變換相結合,研究了相關原理以及實現算法。綜合分析研究上述幾種算法在圖像去噪處理領域應用中的優(yōu)劣性,分析幾種算法的不足,文中把小波-Contourlet變換和循環(huán)平移理論相結合,提出了一種改進的去除圖像中噪聲的方法,這種方法很好的彌補了小波與Contourlet變換都缺少平移不變性的不足。經過Matlab仿真,可以看出,引入循環(huán)平移后很好的抑制了圖像中出現的失真現象,明顯提升了

8、圖像去噪后的視覺效果,提高了去噪后圖像的PSNR的數值。最后,將文中幾種算法進行比對分析。通過比較上述算法去噪后圖像的PSNR值,以及各算法的運行時間,評價了圖像質量??梢钥闯觯倪M后算法與多參數收縮函數-Contourlet變換的方法的PSNR值相比略差,但是大大縮短了運行時間,提高了運算效率。關鍵詞Contourlet變換;小波變換;循環(huán)平移;圖像去噪-I-哈爾濱理工大學工學碩士學位論文TheResearchoftheMethodsof

當前文檔最多預覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當前文檔最多預覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數學公式或PPT動畫的文件,查看預覽時可能會顯示錯亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權歸屬用戶,天天文庫負責整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權有爭議請及時聯系客服。
3. 下載前請仔細閱讀文檔內容,確認文檔內容符合您的需求后進行下載,若出現內容與標題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時可能由于網絡波動等原因無法下載或下載錯誤,付費完成后未能成功下載的用戶請聯系客服處理。