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图像边缘信息的曲波恢复方法及其改进的研究

作　者: 贺慎龙
导　师: 赵春晖
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 曲波变换 DWCF算法融合算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 20次
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内容摘要

图像反降晰技术的应用领域很广，其基本作用可以从两个方面理解。它的基本作用之一是作为图像处理过程前期阶段的图像采集预处理技术，通过图像反降晰达到提高图像质量的目的。其基本作用之二是对被污染的降质图像进行图像恢复。本文主要围绕的基本内容是对含噪图像中的线条和边缘像素的恢复问题进行讨论。以下是论文研究的基本工作。（1）图像去噪与图像中的线条和边缘信息保护之间固有矛盾是图像恢复领域倍受关注的热点问题之一。众多的研究结果表明，Curvelet变换及其相应图像恢复算法对该问题的处理效果比较好。通过学习和总结前人的工作成果，本文对Curvelet变换实施过程中遇到的一些具体问题进行讨论。分析该方法的优点和存在的问题，尤其是对Curvelet变换的插值误差及其插值误差的可恢复性进行了仔细研究。得到了Curvelet变换的插值误差不可完全恢复的结论，从而得出更加有意义的结论是Curvelet变换不能实现类似于小波变换的完美重构。利用Curvelet变换方法进行含噪图像中的线条和边缘像素恢复，并分析其优势和不足。仿真试验结果表明了相关理论分析结果的正确性。（2）提出含噪图像中类线像素的DWCF算法；提出了小波与DWCF融合的图像去噪算法。利用仿真试验检验各提出算法的效力、极限和不足。然后，比较小波与DWCF融合的图像去噪算法和Curvelet变换方法用于含噪图像中的线条和边缘像素恢复的各自优势和不足。对两种算法的计算复杂度进行分析比较，理论分析和试验检验均显示的结果是融合算法的运算速度比Curvelet变换方法的速度快一倍以上。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 前言  9-11
  1.2 课题的背景  11-13
    1.2.1 图像去噪与图像线条和边缘细节恢复之间的矛盾及国内外相关工作的发展现状  11-13
  1.3 课题的主要内容  13-16
  1.4 论文的组织结构  16-17
第2章 CURVELET变换的若干问题及其图像重构和去噪性能分析  17-39
  2.1 CURVELET 变换简介  17-21
    2.1.1 连续 Curvelet 变换  17-19
    2.1.2 离散 Curvelet 变换  19-20
    2.1.3 二代离散 Curvelet 变换和逆变换的实现  20-21
  2.2 二代离散 CURVELET 变换—WBT 算法的难点和问题  21-23
    2.2.1 楔形网格非紧致性及其所导致的问题  21-23
    2.2.2 插值运算带来的误差  23
  2.3 插值误差的影响及其可恢复性分析  23-25
  2.4 对角区域的数据处理  25-26
  2.5 改进的离散 CURVELET 变换—WBT 算法  26-29
    2.5.1 各尺度径向窗函数的设计  26
    2.5.2 各尺度角度窗函数的设计  26-27
    2.5.3 重构频率谱的均衡  27-28
    2.5.4 第一扇区的第区域内平行四边形网格点上的灰度值插值运算  28
    2.5.5 第一扇区对角区域补零和逆映射  28-29
    2.5.6 改进的 WBT Curvelet 算法流程  29
  2.6 改进 WBT CURVELET 算法的图像分解和重构仿真检验  29-33
  2.7 利用改进的 WBT CURVELET 算法进行含噪图像中的边缘恢复  33-37
    2.7.1 改进的 WBT Curvelet 算法进行含噪图像中的边缘恢复基本方法  33-34
    2.7.2 改进的 WBT Curvelet 算法进行含噪图像中的边缘恢复的仿真实验  34-35
    2.7.3 对 WBT Curvelet 算法进行含噪图像恢复结果的评价  35-37
  2.8 本章小结  37-39
第3章 DWCF 线像素恢复方法  39-57
  3.1 含噪图像中的类线像素 DWCF 恢复算法  39-48
    3.1.1 方向算子的结构  40-44
    3.1.2 数字网格中类线像素分布情况的简要分析  44-46
    3.1.3 拓宽的各种类线像素检测规则  46-47
    3.1.4 类线像素（区域）DWCF 恢复流程  47-48
  3.2 相关算法的实现和模拟测试检验  48-51
    3.2.1 方向算子的具体设计  48
    3.2.2 模拟线条图像的加噪和恢复检验  48-49
    3.2.3 与相关方法的比较结果  49
    3.2.4 相关恢复结果的评价  49-51
  3.3 实际图像加噪和类线像素恢复试验结果  51-55
  3.4 对本算法的客观评价  55-56
    3.4.1 客观评价指标和评价方法  55
    3.4.2 各图例的评价结果  55-56
    3.4.3 本算法的极限和不足  56
  3.5 本章小结  56-57
第4章 DWCF 与小波融合的线像素恢复方法  57-69
  4.1 DWCF 的淘汰门限  57-58
  4.2 两种算法结果的相位同步调整  58-59
    4.2.1 双正交小波多分辨率解析和重构结果之间的相位同步  58-59
    4.2.2 小波方法恢复结果与 DWCF 恢复结果之间的相位同步  59
  4.3 仿真检验  59-61
    4.3.1 小波尺度序列和方向算子的选择和设计  59
    4.3.2 图像加噪和融合恢复试验结果  59-61
  4.4 对融合算法恢复结果的主观评价  61-63
  4.5 融合算法和曲波方法的计算复杂度比较  63-67
    4.5.1 融合算法的计算复杂度  63-64
    4.5.2 曲波方法的计算复杂度估计  64-67
  4.6 本章小结  67-69
结论  69-70
参考文献  70-75
致谢  75-76
个人简介  76

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