【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寫信或者電報的方式,越來越流行的是通過圖像去獲取現(xiàn)實世界中的信息。噪聲可以理解為妨礙人的視覺或系統(tǒng)傳感器對所接受信源信息進行理解的各種因素,圖像在采集、獲取以及傳輸?shù)倪^程中,往往要受到噪聲的污染。噪聲不僅影響圖像的分辨率,更重要的它會影響我們獲得信息的準確性和全面性。正是這個原因,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嚴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,提出了兩個圖像去噪方案:1、利用支持向量機(SVM)在處理分類問題上的巨大成就,提出了一種使用帶有一致性的臨近支持向量機(PCC)的圖像去噪算法。PCC是SVM的改進算法,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)被過濾掉,剩下的系數(shù)即我們需要保留的,進行自適應(yīng)閾值去噪處理;最后,通過非下采樣Shearlet逆變換得到去噪后圖像。本方案可以在較小的相對誤差的情況下輸出更高的PSNR值。2、近些年來,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)造出來進行圖像去噪處理。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),進而進行去噪處理。首先,應(yīng)用二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(BEMD)對含噪圖像分解為多個子帶并對各子帶中的大小系數(shù)應(yīng)用指數(shù)概率分布計算它們的條件概率密度;其次,計算尺度間平均圓錐比率,求出聯(lián)合概率密度進行新型HMT訓(xùn)練;最后,應(yīng)用貝葉斯收縮函數(shù)進行去噪處理。通過重構(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2789109