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方向性数字图像表示及去噪算法研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Researches on Directional Image Representations and Denoising Algorithm
【作者】 郭旭静;
【导师】 侯正信;
【学位授予单位】 天津大学;
【学科专业名称】 信号与信息处理
【学位年度】 2005
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 天津大学
【网络出版投稿时间】 2007-07-10
【关键词】 小波基矢量; 脊波; 曲波; 全相位方向滤波器; Contourlet; 图像去噪;
【英文关键词】 Wavelet Base Vector; Ridgelet; Curvelet; All Phase Directional Filter Bank; Contourlet; Image Denoising;
【中文摘要】 在目前的信号表示方法中小波变换法已被广泛接受,然而小波在高维(例如二维)应用中表现出了局限性。这是因为小波仅对零维奇异值的目标函数是最优基,在一维或更高维奇异性上,不是最优基。因此能够克服小波上述缺点的具有方向性的图像表示方法就成为人们寻求的目标。在近几年对方向性图像表示方法的研究中,脊波、曲波、Contourlet变换方法由于具有固定的变换形式和灵活的方向选择性而逐渐成为各种方向性图像表示中的佼佼者。 本文首先对这些变换方法进行详细地研究和讨论,包括原理、构造方法、性能、应用领域等。在此基础上,开发了简化计算的小波基矢量构造方法,并将其应用于改进的有限域脊波变换;在对Contourlet方向滤波器的研究中,结合全相位数字滤波,通过构造方向模板以及图像扭转和风扇滤波迭代的方法,得到了两种新型的方向滤波器组。这两种全相位方向滤波器组不对图像下采样,保留了图像方向的细节信息,具有更好的方向选择性能且在恢复时,不需要重建滤波,方法简单;在对Contourlet变换的分级研究中,建立了一种全相位分级方法,由于全相位子带分解的优异性能,使得这种分级方法优于拉普拉斯金字塔分级...
【英文摘要】 Among the present image representations, wavelet transformation has been adopted widely. However, in high dimensions (such as two dimensions), wavelets expose an inherent limitation. It is because wavelets are optimal bases in catching zero-dimension singularities but not for one-dimension or higher dimensions singularities. This disappointing behavior indicates that more powerful directional image representations are necessary in higher dimensions. In recent researches about directional image r...
【更新日期】 2007-07-25

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