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Curvelet变换在数字图像去噪和压缩中的研究

作　者: 袁芳
导　师: 王保保；陈强
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机技术
关键词: Curvelet变换图像去噪阈值函数峰值信噪比
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 79次
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内容摘要

小波分析比傅立叶分析能更“稀疏”地表示一维分段光滑或者有界变差函数,对一维信号来说,小波表示是最优的。但对图像来说,曲波变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征,和小波变换相比,曲波变换具有更高的逼近精度、更好的稀疏表达能力,能达到更优的效果。本文在对比了Curvelet去噪的阈值选取方法的基础上,提出了在不同层次上对能量进行补偿的新的阈值方法。将该方法应用到图像去噪中,实验效果较好,去噪后的图像峰值信噪比有较大提高,视觉效果明显改善。同时,在Curvelet变换应用于图像压缩的研究过程中,通过对图像选择合适的划分以及对曲波变换后的系数重新排序,提高了曲波变换的处理速度和图像压缩性能。基于Curvelet变换的图像压缩编码获得了较高的峰值信噪比,解码后的图像视觉效果较好。无论是将Curvelet变换应用于图像去噪还是图像压缩中,本文都将对其实际应用的研究具有重要意义。同时,也为Curvelet变换在图像处理的其他领域的应用提供了基础。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 Curvelet变换产生的理论背景  7
  1.2 Curvelet变换的研究现状  7-8
  1.3 本文的研究目的和意义  8-9
  1.4 本文的主要研究内容  9-11
第二章 Curvelet理论  11-23
  2.1 第一代Curvelet变换  11-14
    2.1.1 Radon变换  11-12
    2.1.2 Ridgelet变换  12
    2.1.3 第一代Curvelet变换  12-14
  2.2 第二代Curvelet变换  14-17
    2.2.1 连续Curvelet变换  15-16
    2.2.2 离散Curvelet变换  16-17
  2.3 第二代Curvelet变换的性质  17-19
  2.4 第二代Curvelet变换的实现  19-22
    2.4.1 USFFT算法  19-21
    2.4.2 wrapping算法  21-22
  2.5 小结  22-23
第三章 Curvelet变换在图像去噪中的应用  23-43
  3.1 引言  23
  3.2 重建图像的质量评价  23-24
  3.3 小波去噪  24-26
  3.4 Curvelet去噪的阈值规则  26-31
    3.4.1 阈值的选取  26-27
    3.4.2 阈值函数  27-31
  3.5 去噪流程  31-33
  3.6 实验及结果分析  33-41
  3.7 小结  41-43
第四章 Curvelet变换在图像压缩中的应用  43-57
  4.1 引言  43
  4.2 结构化压缩系统组成  43-44
  4.3 基于离散余弦变换的图像压缩编码  44-47
    4.3.1 离散余弦变换  45-46
    4.3.2 量化  46
    4.3.3 算术编码  46-47
  4.4 基于Curvelet变换的图像压缩编码  47-52
    4.4.1 Curvelet变换域系数统计特性  47-49
    4.4.2 图像划分  49-50
    4.4.3 系数排序  50-52
    4.4.4 算术编码  52
  4.5 编码流程  52-54
  4.6 实验及结果分析  54-56
  4.7 小结  56-57
第五章总结和展望  57-59
  5.1 总结  57
  5.2 展望  57-59
致谢  59-61
参考文献  61-63

Curvelet变换在数字图像去噪和压缩中的研究

内容摘要

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