發(fā)布時(shí)間：2020-08-11 13:10

【摘要】：隨著電腦的日益普及,加上互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,人們傳遞信息擺脫了以往通過(guò)寫信或者電報(bào)的方式,越來(lái)越流行的是通過(guò)圖像去獲取現(xiàn)實(shí)世界中的信息。噪聲可以理解為妨礙人的視覺(jué)或系統(tǒng)傳感器對(duì)所接受信源信息進(jìn)行理解的各種因素,圖像在采集、獲取以及傳輸?shù)倪^(guò)程中,往往要受到噪聲的污染。噪聲不僅影響圖像的分辨率,更重要的它會(huì)影響我們獲得信息的準(zhǔn)確性和全面性。正是這個(gè)原因,使得圖像去噪成為科學(xué)研究領(lǐng)域中不可或缺的組成部分,圖像去噪的成功與否會(huì)嚴(yán)重影響圖像處理的后續(xù)操作。本文以新型多尺度變換為主線,提出了兩個(gè)圖像去噪方案:1、利用支持向量機(jī)(SVM)在處理分類問(wèn)題上的巨大成就,提出了一種使用帶有一致性的臨近支持向量機(jī)(PCC)的圖像去噪算法。PCC是SVM的改進(jìn)算法,提高了分類的精度和速度。首先,應(yīng)用非下采樣Shearlet變換把含噪圖像分解成不同尺度不同方向的子帶;其次,利用PCC將非下采樣Shearlet系數(shù)分類,分為我們不想要的噪聲系數(shù)和我們想要保留的非噪聲系數(shù);然后,被判定為我們不想要的噪聲的系數(shù)被過(guò)濾掉,剩下的系數(shù)即我們需要保留的,進(jìn)行自適應(yīng)閾值去噪處理;最后,通過(guò)非下采樣Shearlet逆變換得到去噪后圖像。本方案可以在較小的相對(duì)誤差的情況下輸出更高的PSNR值。2、近些年來(lái),HMT模型在圖像處理領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用,也有很多模型被構(gòu)造出來(lái)進(jìn)行圖像去噪處理。本文以新型HMT為基礎(chǔ),在之前HMT模型基礎(chǔ)上增加了系數(shù)尺度間關(guān)系,可以更好地描述系數(shù)結(jié)構(gòu),進(jìn)而進(jìn)行去噪處理。首先,應(yīng)用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(BEMD)對(duì)含噪圖像分解為多個(gè)子帶并對(duì)各子帶中的大小系數(shù)應(yīng)用指數(shù)概率分布計(jì)算它們的條件概率密度;其次,計(jì)算尺度間平均圓錐比率,求出聯(lián)合概率密度進(jìn)行新型HMT訓(xùn)練;最后,應(yīng)用貝葉斯收縮函數(shù)進(jìn)行去噪處理。通過(guò)重構(gòu)圖像可以看出,本方案能夠很好的保留圖像信息。
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2789109