无下采样CONTOURLET变换及其在图像处理中的应用研究(可复制论文).pdf

摘要域,是较浠桓旁降耐枷癖硎痉椒ā瓴盘岢龅睦噪声的系数,达到去除噪声的目的。仿真和实际实验结果表明,该方法在噪声变换是一种新的“真正”的二维图像表示方法,具有多分辨率、多方向、时频局部和各向异性等特点,在图像处理领域有着广泛的应用前景。但变换不具有平移不变特性,在某些图像处理领域的应用效果并不是十分理想。无下采样变换琋有效地克服了变换不具有平移不变特性的缺陷,在某些图像处理领域,如图像去噪、数字水印等领论,其理论正趋于完善,应用基本上还处于起步阶段,本文将致力于研究理论及其在图像去噪和数字水印上的应用,主要研究内容和研究成果如下:樯蹸浠挥隢幕纠砺酆褪迪炙惴ǎ⒍粤街直浠唤斜冉稀岢鲆恢只贜暮铣煽拙独状图像去噪方法。在理论上证实了图像取对数后系数服从广义高斯分布,从而提出采用贝叶斯阈值方法估计不含平滑、边缘和纹理保护等方面优于其他方法且能够有效减少去噪时所引入的人工伪影。岢鲆恢只贜腿死嗍泳跸低的自适应数字水印方案,该方案在域中对奶匦越薪#萌搜鄣氖泳跹诟腔谱允视η度胨⌒蛄小J验结果表明,该数字水印方案在保证人眼视觉不可见性的前提下,对包括噪声、压缩、图像剪切、滤波、图像扭曲等攻击均具有很强的鲁棒性,并且检测水印时无需原始图像,是一种很有前途的水印方案。关键词:变换;;;图像去噪;皇炙摘要
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硼脾露┰厦门大学学位论文原创性声明声明人┟:显谗%兹呈交的学位论文,是本人在导师指导下独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研究成果,均在文中以明确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。
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课题研究的目的和意义第一章绪论据统计,人类获取信息的%以上来自视觉,可见图像是人们主要的信息来源,这就使得图像处理成为人类获取信息和识别信息最重要的手段之一。而图像信息的有效表示是众多图像处理任务枷裱顾酢⑻卣魈崛⒓焖鳌⑹侗稹⑷ピ搿⑿薷础⒅亟ǖ的基础。“有效”表示是指能够用很少的系数捕获感兴趣目标重要信息的能力,即稀疏表示的能力А近年来,小波变换由于其多分辨率、时频局部等特性,被,“泛应用于图像处理领域伫Ⅱ俊6杂谝晃侄喂饣藕牛〔ū浠皇亲詈鲜实墓ぞ撸蛭T谀持忠庖迳希波能为一维分段光滑信号提供最优表示。然而对于二维图像,大多信息包含在边缘中,而小波变换能较好地刻画出由于边缘造成的不连续性,却无法刻画出边缘本身的连续性,因此对于二维小波逼近奇异曲线的过程,最终表现为用“点”来逼近线的过程,这样当分析尺度变细时,非零小波系数的数日以指数形式增长,出现了大量不可忽略的系数,最终表现为不能“有效”或“稀疏”表示原函数。这一性质直接影响了小波在多种应用中的效果。另外,在图像处理中,一般都采用可分离的小波变换核,它仅具有水平、垂直和对角三个方向,这与自然图像包含各种方向的边缘不相吻合。可见,就图像处理中的应用来说小波基并不是表示图像的最优基。针对小波变换的上述不足,国外的一些学者提出了多尺度几何分析琈际酰⒊晒Φ靥岢隽硕嘀滞枷癖硎痉椒ǎ比如年提出的变换【、年提出的变换【俊闑提出的变换亍年瓺蚔岢隽艘恢终嬲亩枷癖硎痉椒ǎ篊浠弧】【变换具有小波变换所具有的多分辨率分析,时频局部分析的特性,同时具有小波变换所不具备的高度的方向性和各向异性特性,是‘谭诺耐枷癖硎痉椒ǎ许多图像处理领域的性能均优于小波变换⋯【4薓瓺痔岢隽宋尴虏裳和
国内外研究现状中在图像去噪‘枷裨瞿,图像融合【攘煊颉变换俊。去掉浠恢械南虏裳方冢侨哂变换,它有效地克服了变换不具有移不变特性的缺陷,因此在某些图像处理领域,比如说图像去噪,是变换更优越的图像表示方法。是年才提出的,其理论正趋于完善,应用基本上还处于起步阶段,无论是理论还是应用仍有许多问题需要解决,本文即是致力于将运用于图像去噪和数字水印领域,以期冉拓展的应用领域,具有重要的理论意义和实际应用价值。变换自提出以来就因为其优越的特性而受到研究者的广泛关注,并被成功应用于图像处理的诸多领域,比如图像去噪、图像增强、图像压缩、数字水印等等