基于小波域系數(shù)統(tǒng)計模型的圖像去噪研究.pdf

1、圖像信號在獲取、傳輸和存儲等環(huán)節(jié)，往往會受到各種噪聲的污染，嚴(yán)重影響了圖像的視覺效果，亦給后續(xù)處理帶來困難，如邊緣檢測、圖像分割、特征提取、目標(biāo)跟蹤和模式識別等。因此，圖像去噪成為圖像預(yù)處理中一項非常重要的工作。隨著近年來學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究，一種新的時頻分析方法——小波變換，因其具有多尺度、多分辨分析的特點能為信號處理提供一種新的、強(qiáng)有力的分析手段，在圖像去噪領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。本文主要對基于小波域系數(shù)的統(tǒng)計模型去噪算法進(jìn)行了研究，

2、其具體工作如下：
　　 首先，對圖像去噪技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。從圖像去噪的原理出發(fā)，較為系統(tǒng)的介紹了圖像去噪方法的分類，其中重點闡述了基于小波域的圖像去噪方法的發(fā)展。同時，針對圖像噪聲模型和圖像質(zhì)量評估體系進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，并指出實驗所采用的方法。
　　 然后，重點對以雙變量去噪模型為代表的基于小波系數(shù)統(tǒng)計模型的去噪算法進(jìn)行了深入的研究。在對傳統(tǒng)小波變換理論研究的同時，主要分析了雙密度雙樹復(fù)小波變換和輪廓波變換

3、、復(fù)方向濾波器（PDTDFB）變換兩種新型的多尺度幾何分析工具，對其原理、結(jié)構(gòu)及算法實現(xiàn)進(jìn)行了深入的探討。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合貝葉斯估計理論，提出基于組合雙密度雙樹復(fù)小波、PDTDFB 兩類信號分析工具在貝葉斯最大后驗估計理論框架下雙變量模型的圖像去噪算法。
　　 本文從原理和結(jié)構(gòu)，以及仿真實驗的效果，全面總結(jié)和分析改進(jìn)算法的優(yōu)缺點，同時與國內(nèi)較為典型的圖像去噪算法進(jìn)行了比較。實驗證明，該算法合理有效，在抑制噪聲的同時能較好的保留圖