基于曲波變換的圖像去噪研究.pdf

1、在圖像處理中，邊緣往往是最重要的特征，它對(duì)圖像的進(jìn)一步處理和分析有著至關(guān)重要的意義，而在實(shí)際情況中，圖像邊緣又常被噪聲等因素所掩蓋。Curvelet變換直接以邊緣為基本表示元素，并且是各向異性的，具有很強(qiáng)的方向性，非常有利圖像邊緣的高效表示。
　　本文采用基于 Wrapping的快速離散 Curvelet變換方法，對(duì)含噪圖像進(jìn)行Curvelet變換，再用閾值函數(shù)對(duì)Curvelet系數(shù)進(jìn)行處理，最后進(jìn)行Curvelet反變換得到去噪

2、圖像。在這過(guò)程中選擇閾值函數(shù)是Curvelet去噪的關(guān)鍵問(wèn)題。本文針對(duì)軟、硬閾值的不足，提出軟、硬閾值折衷算法，在算法中引入?yún)?shù)α（0〈α〈1），取不同的α值，進(jìn)行100次實(shí)驗(yàn)，尋求該算法下最優(yōu)的圖像去噪效果。
　　本文首先概述圖像去噪的研究背景及其重要意義，總結(jié)過(guò)去在圖像去噪方面所采用的方法以及已經(jīng)取得的成果。深入研究多尺度幾何分析和Curvelet變換理論，分析了離散Curvelet變換的兩種快速實(shí)現(xiàn)算法，并在此基礎(chǔ)上，利用C