收藏本站
收藏 | 论文排版

基于小波变换的不规则邻域的数字图像去噪算法研究

宫霄霖  
【摘要】:图像去噪是图像处理领域中的重要组成部分,其结果对于后续图像分析具有很大的影响。小波图像去噪方法因其具有低熵性、多分辨率、去相关性等良好特性而得到了广泛应用,其中G.Y.Chen等人提出的NeighShrink去噪方法是一种基于邻域系数估计阈值的小波去噪算法,该算法在保留图像细节方面有一定的优势。不过本文通过分析发现,由于NeighShrink在邻域处理中只选择固定窗口中的系数进行阈值处理,而并不考虑窗口中系数与待阈值系数间的相关性强弱,因而会将某些边缘信息过平滑。而此后出现的对NeighShrink改进的方法,也基本限于对阈值的改进或者对固定滑窗形状的改变,并不能够自适应地选择与待阈值系数相关性强的系数进行处理,从而不能很好地解决问题。 由于邻域的合理选择有助于更好地利用小波系数的层内相关性,从而可以达到减轻Gibbs现象、保护边缘的目的。本文正是针对这一问题,提出了采用邻域选取的思路来解决问题的一系列去噪方法。具体如下: 1.在滑动窗口固定的情况下,提出了邻域相关度的概念,并以此来选取合适的待阈值邻域窗口大小,从而更有效地利用了小波系数的邻域相关性。实验结果表明本文提出的基于相关度分析的自适应邻域小波图像去噪算法较好地利用了图像像素点之间的冗余性,较NeighShrink和自适应阈值去噪方法去噪效果更好。 2.根据图像自身的性质,结合脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)模型,将图像的低频子带自适应地分割成不同的邻域,并且将此分割信息按照改进的隐马尔可夫树模型映射到各个高频子带。进一步结合小波层内相关性,对各个不规则邻域加上固定的窗口,选择了几何距离更为接近且在同一不规则邻域内的系数,以完善NeighShrink方法。实验结果表明,本文提出的基于PCNN区域分割的邻域小波图像去噪算法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留了图像的边缘信息,是一种有效的去噪方法。 3.为尽量保护图像的边缘特征,将边缘检测结合到小波图像去噪方法中,提出了一种基于边缘检测的邻域加窗的平稳小波图像去噪算法。本算法利用了平稳小波变换的相位不变性,考虑了小波系数的层内和层间相关性,并通过融合边缘,保护图像的边缘信息。并进一步提取出融合后的边缘信息,以此信息对图像进行分割,并在去噪处理时与NeighShrink算法相结合,以避免阈值处理时边缘两侧数据差异太大,而在邻域处理时对边缘造成模糊的现象。实验结果表明,该算法具有较好的边缘保持效果。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前19条
1 王和平,康景利;一种基于小波模极大值的信号去噪算法[J];系统工程与电子技术;2005年11期
2 裴志鹏;;基于小波变换的图像阀值去噪算法[J];科技视界;2017年14期
3 陈晓舟;;基于小波阀值函数的图像去噪算法研究[J];电脑知识与技术;2015年15期
4 王宏旭;张晨洁;刘勇;郭滨;;基于贝叶斯估计的小波脑电信号去噪算法研究[J];长春理工大学学报(自然科学版);2021年02期
5 杨洁;魏平俊;张旭初;;基于广义奇异值分解的图像去噪算法[J];中原工学院学报;2019年05期
6 李向前;;基于边缘检测的非局部均值图像去噪算法[J];电脑编程技巧与维护;2020年08期
7 梁振涛;潘卫清;;基于小波变换的自适应阈值去噪算法[J];计算机产品与流通;2020年11期
8 赵远;彭富伦;李户平;曹越;李琼;;一种小窗口下的快速去噪算法[J];电子设计工程;2017年10期
9 李权;赵晋芳;;几种图像去噪算法研究[J];商丘师范学院学报;2015年03期
10 李小林;刘传才;魏艳红;;一种非线性复扩散图像去噪算法[J];渭南师范学院学报;2009年02期
11 刘洪;刘宇红;;基于双局部阈值小波收缩的图像去噪算法[J];计算机工程与应用;2007年33期
12 阎永;王伟;;基于图像局域特性的小波收缩去噪算法[J];计算机仿真;2006年08期
13 刘倩;徐彦;夏斌;柳兆军;;基于小波熵的心音信号去噪算法研究[J];山东理工大学学报(自然科学版);2021年06期
14 赵艳明,全子一;一种空间自适应小波门限去噪算法[J];光通信研究;2004年05期
15 岳玉国;;基于小波分解的舰船钛合金超声检测信号去噪算法[J];舰船科学技术;2021年06期
16 张栋栋;龚伟华;;三维网格去噪算法研究综述[J];软件导刊;2021年06期
17 肖贤贵;李开成;蔡得龙;王梦昊;王伟;;一种电能质量扰动信号的联合去噪算法[J];电工技术学报;2021年21期
18 罗媛媛;于林韬;;基于时域特征的非局部块匹配去噪算法研究[J];长春理工大学学报(自然科学版);2019年05期
19 阴盼强;路东明;袁渊;;基于马氏距离的改进非局部均值图像去噪算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2016年03期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 丛中昌;周小乐;;基于双边滤波和查表法的视频实时去噪算法研究[A];2017广东通信青年论坛优秀论文集[C];2017年
2 赵树森;潘慧莹;张伟斌;赵星;;基于局部线性关系的多尺度低剂量CT图像去噪算法[A];第十六届中国体视学与图像分析学术会议论文集——交叉、融合、创新[C];2019年
3 许永峰;;一个基于多分辨分析模型和非线性扩散的图像去噪算法[A];2012管理创新、智能科技与经济发展研讨会论文集[C];2012年
4 李洋;李双田;;小波图像去噪算法分析[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
5 李俊峰;戴文战;潘海鹏;高金凤;;基于灰色系统理论的图像去噪算法研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 焦莉莉;刘丽;马苗;;自适应阈值小波图像去噪算法的改进[A];第八届全国信号与信息处理联合学术会议论文集[C];2009年
7 王杰;颜霖煌;;基于双边语谱图滤波的语音去噪算法[A];2018年全国声学大会论文集 K语言声学与语音信号处理[C];2018年
8 张娱;谷旭源;;基于小波系数的图像自适应阈值去噪算法[A];全国第4届信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2010年
9 王树艳;杨勋年;;平面曲线去噪的混合双边算法[A];第五届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2011年
10 连小丽;姚晖;王冠华;万木森;张林朴;孟卓;李燕妮;梁雨;代晓华;石博雅;;基于光学相干层析离体牙图像的去噪算法研究[A];天津市生物医学工程学会第30次学术年会暨生物医学工程前沿科学研讨会论文集[C];2010年
11 邓志全;关履泰;朱庆勇;;改进的非局部均值图像去噪算法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年
12 赵振磊;耿则勋;王兰;闫兆婵;;基于自适应递归LPA-ICI的图像去噪算法[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年
13 刘志刚;郭艳颖;;基于形态神经网络的SAR图像去噪算法研究[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
14 郑佳宁;赵恩良;孙丽华;畅春玲;郑闯;;一种基于极值滤波思想的图像去噪算法研究[A];第十四届沈阳科学学术年会论文集(理工农医)[C];2017年
15 徐凌;刘薇;杨光;;用于核磁图像处理的去噪和增强综合算法[A];第十五届全国波谱学学术会议论文摘要集[C];2008年
16 耿小兵;绪梅;侯阳宇;杨姝;;CCD受γ射线辐照成像空域去噪算法研究[A];中国核科学技术进展报告(第三卷)——中国核学会2013年学术年会论文集第7册(核电子学与核探测技术分卷、脉冲功率技术及其应用分卷、核聚变与等离子体物理分卷)[C];2013年
17 杨居义;;基于第二代Bandelet变换的自适应阈值去噪算法[A];2009年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(上册)[C];2009年
18 李俊峰;戴文战;潘海鹏;;基于灰色关联度的自适应图像去噪算法研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
19 贾佑;赵恩良;孙丽华;赵洋洋;;一种基于统计特性的图像去噪算法研究[A];第十二届沈阳科学学术年会论文集(理工农医)[C];2015年
20 张金城;杨威;范启雄;;基于超完备字典学习的遥感图像去噪算法[A];国家安全地球物理丛书(八)——遥感地球物理与国家安全[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 宫霄霖;基于小波变换的不规则邻域的数字图像去噪算法研究[D];天津大学;2010年
2 吕红力;基于稀疏和低秩表示的OCT图像去噪算法研究[D];山东大学;2018年
3 张海锋;压缩感知图像重构及去噪算法的研究[D];燕山大学;2016年
4 陈大力;数字图像处理中去噪算法的研究[D];东北大学;2008年
5 崔艳秋;基于小波域统计模型的图像去噪算法研究[D];吉林大学;2006年
6 刘辉;数字图像处理中基于局部方向性的压缩和去噪算法研究[D];吉林大学;2008年
7 陈瑛;基于图滤波器优化的图像去噪算法研究[D];东南大学;2020年
8 张小波;基于维纳滤波的图像去噪算法研究[D];西安电子科技大学;2014年
9 张震;数字图像处理中边缘提取和去噪算法研究[D];吉林大学;2009年
10 方敬;基于低秩重构及成分分析理论的SAR图像去噪算法研究[D];北京交通大学;2019年
11 张鑫媛;基于结构相似性的磁共振图像去噪新算法研究[D];南方医科大学;2015年
12 李圣昱;基于空洞卷积和噪声估计的图像去噪算法研究[D];浙江大学;2019年
13 焦新涛;小波分析及其在齿轮箱故障诊断中应用研究[D];华南理工大学;2014年
14 张骥祥;小波变换和马尔可夫随机场在图像处理中的应用研究[D];天津大学;2007年
15 韩凌云;基于随机共振的毫米波近程探测系统目标信号去噪算法研究[D];南京理工大学;2020年
16 尹晓晴;基于运动估计的视频去噪算法研究[D];国防科技大学;2018年
17 侯建华;基于小波及其统计特性的图像去噪方法研究[D];华中科技大学;2007年
18 尚政国;多分辨率分析及其在图像处理中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
19 Rashid Ali(顺溜);灰度图像噪声消除和热像仪被动对焦关键技术研究[D];北京科技大学;2020年
20 褚标;小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究[D];合肥工业大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 石洪波;基于小波变换的图像去噪算法研究[D];吉林大学;2007年
2 史佳晨;基于小波变换的图像去噪算法研究及其FPGA实现[D];南京理工大学;2010年
3 刘涛;小波域中的非局部平均去噪算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
4 王绪四;基于小波与轮廓波变换的改进图像去噪算法研究[D];湘潭大学;2012年
5 林约兰;低照度图像去噪算法研究及硬件设计[D];太原理工大学;2011年
6 程靖宇;射频信号去噪算法研究[D];电子科技大学;2021年
7 李荃;基于低秩与深度学习的图像去噪算法研究[D];武汉理工大学;2019年
8 孔兆明;基于块对角表示的多通道图像去噪算法[D];华南理工大学;2019年
9 马文书;2.52太赫兹同轴全息再现图像去噪的统计算法研究[D];哈尔滨工业大学;2019年
10 贾锟;PolSAR图像的非局部均值去噪算法研究[D];中国民航大学;2019年
11 刘成士;基于低秩矩阵恢复的图像去噪算法的研究[D];青岛大学;2019年
12 黄槿;基于块协同法向滤波的网格保特征去噪算法[D];南京航空航天大学;2019年
13 洪晓东;基于增强型深度残差网络的图像去噪算法[D];哈尔滨工业大学;2019年
14 汤中民;基于字典优化策略的图像去噪算法研究[D];南京邮电大学;2019年
15 张案瑜;基于改进BM3D的图像去噪算法研究[D];西安电子科技大学;2019年
16 李梁栋;图像去噪算法研究与脑血管增强[D];上海交通大学;2015年
17 张杨;基于块先验的图像去噪算法研究[D];福州大学;2018年
18 冷凯群;基于非局部均值的图像去噪算法研究[D];北京工业大学;2019年
19 伍子锴;基于小波及分形码去噪算法的研究[D];南京信息工程大学;2019年
20 李诗婷;用于DoFP偏振图像的去噪算法设计与实现[D];深圳大学;2018年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 潘锋;众里挑一 只需一面[N];中国科学报;2012年
2 方方;众里寻“他”[N];科学时报;2011年
3 本报记者 付丽丽;人工智能投资真热还是“虚火”[N];科技日报;2017年
4 ;方正Z910 针对图像处理领域[N];中国计算机报;2002年
5 苏娟;中国—苏格兰信号图像处理研究院成立[N];中国计算机报;2008年
6 杨玉军;邮编图像处理技术通过验收[N];中国邮政报;2000年
7 ;富士图像处理方案走进手机[N];计算机世界;2002年
8 郝进;英国一软件公司:支持提升手机图像处理能力[N];经济日报;2008年
9 扣子;易用图像处理教学软件全面上市[N];金融时报;2003年
10 张永兴;新加坡开发出肿瘤图像处理技术[N];人民日报;2004年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978