基于轮廓波Contourlet变换的图像去噪方法.pdf
小云****66
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基于轮廓波Contourlet变换的图像去噪方法.pdf
本发明公开了一种基于轮廓波Contourlet变换的图像去噪方法,属于图像处理领域。该方法的实现过程为:首先对含噪图像进行循环平移,得到多幅含噪图像的平移图像,然后对这些平移图像分别进行Contourlet变换并优化Contourlet变换系数,接着对优化过的Contourlet系数作Contourlet逆变换,得到多幅含噪图像去噪后的平移图像,再将这些图像作逆向循环平移,然后进行平均,得到含噪图像最终的去噪图像。本发明利用轮廓波Contourlet可以捕获图像的方向性信息的特点,通过阈值方法区分
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基于小波变换与非下采样Contourlet变换的图像去噪方法研究的开题报告一、研究背景及意义图像去噪是数字图像处理中的一个重要问题,在众多应用领域中都有广泛的应用,如医学影像分析、航空航天、远程监控等。然而,图像去噪也面临着很多困难,如如何准确地分离噪声和信号,如何保留图像的细节信息等问题。因此,如何有效地去除图像中的噪声,同时保留图像的细节信息,一直是图像处理领域的研究热点之一。本研究将基于小波变换与非下采样Contourlet变换,结合现有的去噪方法,提出一种针对不同类型噪声的图像去噪方法。二、研究内
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本发明提供了一种基于非下采样轮廓波变换的图像去噪方法及装置,所述方法包括:利用非下采样轮廓波变换将待去噪的图像进行多尺度分解,获得每个尺度的低频分量的第一系数以及每个尺度的高频分量在各个方向上的第二系数;根据每个尺度的第二系数中与该尺度的上一尺度的第一系数的相关性,对各第二系数进行阈值收缩处理或保留,获得各尺度的去噪系数;根据所述去噪系数进行非下采样轮廓波逆变换,获得去噪后的图像。
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基于Contourlet变换的图像去噪算法研究的开题报告一、选题背景与意义数字图像处理是一个重要的研究领域,其在各个领域中得到了广泛的应用。在实际应用中,由于受到各种因素的干扰,图像中往往会存在着各种各样的噪声。因此,如何对图像进行去噪处理是数字图像处理研究的一个重要问题。Contourlet变换是一种比较新的图像变换方法,具有多尺度、多方向性等优良性质,因此其在图像去噪方面的研究具有广阔的应用前景。本文通过对基于Contourlet变换的图像去噪算法的研究,旨在进一步提高图像去噪的效果,并探讨Conto