| 【中文题名】 | 基于多尺度小波域相关性的图像去噪与增强方法的研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 电路与系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-29 |
| 【中关键词】 | 多尺度分析,去噪,增强,小波收缩因子,尺度一致性, |
| 【英关键词】 | Multiscale analyse,denoising,enhancement,wavelet shrinkage,Consistency along scales, |
| 【分类导航】 | 工业技术>无线电电子学、电信技术>通信>通信理论>信号处理>图像信号处理 |
| 【论文摘要】 |
图像去噪、增强是图像压缩、分割和识别的基础。因它们在获取和传输的过程中，经常会有噪声附加及失真现象出现，为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，图像去噪、增强是很必要的。本文着重对基于多尺度小波域相关性的图像去噪和增强的方法进行了研究。
在对图像作离散小波分解的基础上，根据小波系数分布的特点，分别建立边缘区和非边缘区的小波系数高斯概率模型，然后通过贝叶斯公式得出初始的收缩因子。收缩因子的作用就是使与噪声有关的小波系数值变小；使与边缘有关的小波系数值保留或增强。在此基础上，在保持交流功率不变的原则下，修正了收缩因子。然后，考虑了尺度一致性和方向一致性，进一步改善收缩函数。从而达到了更好的去噪效果。最后，在以上收缩因子的基础上，研究了一种具有很好的边缘增强特性的增强算法，达到增强边缘的效果。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-5 |
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目录 |
5-8 |
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第一章 绪论 |
8-13 |
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§1.1 研究背景 |
8-9 |
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§1.2 图像去噪、增强概述 |
9-10 |
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1.2.1 图像噪声 |
9-10 |
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1.2.2 图像增强 |
10 |
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§1.3 图像质量评价方法 |
10-11 |
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1.3.1 客观评价方法 |
10-11 |
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1.3.2 视觉的主观评价法 |
11 |
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§1.4 本文主要内容及其组织 |
11-13 |
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第二章 小波变换理论 |
13-23 |
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§2.1 连续小波变换 |
13-14 |
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§2.2 二进小波变换 |
14 |
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§2.3 离散小波变换 |
14-16 |
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§2.4 多尺度分析和MALLAT算法 |
16-23 |
|
2.4.1 多尺度分析 |
16-18 |
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2.4.2 Mallat算法 |
18-21 |
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2.4.3 边界处理 |
21-23 |
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第三章 基于多尺度小波域相关性图像去噪研究 |
23-34 |
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§3.1 传统的去噪方法 |
23-27 |
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3.1.1 线性滤波 |
23-24 |
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3.1.2 自适应滤波 |
24-25 |
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3.1.3 中值滤波 |
25-26 |
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3.1.4 实验结果及分析 |
26-27 |
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§3.2 基于小波收缩法的图像去噪 |
27-31 |
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3.2.1 阈值的选取及常用的阈值函数 |
27-29 |
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3.2.2 常见的阈值估计方法 |
29-31 |
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§3.3 利用多尺度离散小波域相关性的去噪方法 |
31-34 |
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第四章 改进的小波域相关性的去噪方法 |
34-43 |
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§4.1 边缘区与非边缘区的划分 |
34-35 |
|
§4.2 基本收缩因子的获得 |
35-36 |
|
§4.3 基本收缩因子的改进 |
36-37 |
|
§4.4 级间相关性改进 |
37-40 |
|
4.4.1 原理 |
37-39 |
|
4.4.2 实验结果与分析 |
39-40 |
|
§4.5 利用空间相关性改进 |
40-43 |
|
4.5.1 原理 |
40-41 |
|
4.5.2 实验结果与分析 |
41-43 |
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第五章 基于多尺度小波域相关性图像增强研究 |
43-56 |
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§5.1 直方图均衡增强方法 |
43-44 |
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§5.2 图像锐化 |
44-48 |
|
5.2.1 空间域微分处理 |
45-46 |
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5.2.2 频域增强 |
46-48 |
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§5.3 基于小波变换图像增强算法 |
48-51 |
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5.3.1 基于软阈值的小波图像增强算法 |
49-50 |
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5.3.2 反锐化掩模小波增强方法 |
50-51 |
|
5.3.3 利用软阈值小波增强改进 |
51 |
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§5.4 利用多尺度离散小波域相关性边缘增强改进 |
51-56 |
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5.4.1 增强函数 |
52 |
|
5.4.2 参数的选择 |
52-53 |
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5.4.3 算法描述 |
53 |
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5.4.4 实验结果与分析 |
53-56 |
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第六章 总结 |
56-58 |
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§6.1 本文的主要工作 |
56 |
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§6.2 展望 |
56-58 |
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参考文献 |
58-62 |
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致谢 |
62-63 |
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硕士学位期间撰写的相关学术论文 |
63 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.350595 |
