多分辨率分析及其在图像处理中的应用研究(可复制论文).pdf

摘要多分辨率分析是局部化时频分析,它用时域和频域的联合来表示信号,是分析非平稳信号的有力工具。它通过基函数的伸缩、平移等运算对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息,是一种灵活、快速、有效的高维信号处理算法。二维多分辨率分析中的,和代表了一类具有多分辨率、时频局域性、方向各异性基函数的变换工具。多分辨率分析是目前国际公认的信号与信息处理领域的高新技术,是信号处理的前沿课题和研究热点。它在信号滤波、图像去噪、图像融合、图像边缘检测等领域的应用越来越多地受到人们的重视。.本论文主要研究多分辨率分析及其在图像处理中的应用。主要在图像去噪、图像融合以及图像边缘检测三个方面进行了研究。首先,分析了基于多分辨变换图像处理技术的原理,介绍了换、变换、变换、变换、浠惶点以及各变换的系数分布规律。其次,在分析基于变换去噪的基础上,提出了三种基于变换的图像去噪算法。他们分别为:基于自适应循环抽样去噪算法、自适应单尺度去噪以及紧缩能量分层有限去噪。另外,为了同时削弱奈奔2妓瓜窒笠约癈幕坌Ч8荻喾辨率分析原理,在蛴隒蚪⑼骋坏囊矶煞蚴去噪模型,实现了对图像的有效去噪与细节增强。这些方法具有多向性,图像信息并行处理,信息利用率高,多频率图像融合增强等特点。并且通过仿真实验,验证了这些去噪方法的有效性和优越性。再次,针对小波变换在图像融合中,分解方向数目有限的不足。提出两种融合算法,这两种算法分别为基于非亚采样变换的图像融合算诤纤惴āU饬街址椒ǚ直鹪诟摺⒌推涤虿捎貌同的融合策略,能够对不同分辨率不同方向上的信息进行有效地提取及融合。它们都具有多分辨率分析和多方向滤波等特点,提高了融合后图像中的信息量和清晰度,克服了传统小波融合算法中方向数目受限的不足。通过仿真实验效果及评价质量参数,对所提出的融合算法性能做了综合比较。实验结果法和基于多分辨率分析及其在图像处理中的应用研究
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表明,文中提到的两种融合方法,均能够对图像进行有效地融合,并且能够在融合过程对细节进行增强。最后,针对现有基于多分辨率方法在图像边缘检测方面的问题,通过研究多分辨率域图像边缘检测原理,实现了利用约癈酝像高频边缘的有效提取。另外,论文提出一种无缠绕有限定义方式,从根本上解决了有限的“缠绕’’问题,并利用〔ù鍹小波算法对改进的浠唤屑觳狻L岣吡似嬉斓愕募觳饩ǘ取;诟方法的边缘检测能够对线段进行筛选与连接,并能有效检测目标的方向、端点、长度及宽度。实验结果表明,在具有一定噪声干扰的情况下,该算法能够较精确地实现机场跑道及港口边缘的检测,克服了传统有限变换无法定位线段端点的不足。综上所述,本文研究了基于多分辨率方法在图像处理中的应用,并针对目前该领域中存在的不足,设计相应算法进行改进。仿真实验证实,本文所应用的算法和提出的改进方案,均能够获得很好的效果。关键词:多分辨率分析;图像去噪;图像融合;边缘检测哈尔滨工程大学博十学位论文Ⅱ
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日期:缈厂年参月作者┳:汤盔≮嗣哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中己注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
⒄辜跋肿图像就是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼而产生视觉的实体。科学研究和统计表明,在人类获取的各种信息中,大约有%来自视觉信息或者说图像信息,这包括图像、图形、动画、视频、文本等,这是人类最有效和最重要的信息获取和交流方式。然而,人类的视觉感知只限于电磁波谱的有限波段,机器成像则可以覆盖几乎全部电磁波谱,从伽马射线到无线电波。通过机器获取并且以离散的数字方式表示的图像,我们称之为数字图像。数字图像处理就是利用计算机对数字图像进行相应处理后获得图像中隐含的其他信息或信息之间的相互联系,对获取的信息进行分析、理解,转化为计算机指令,以利于人类利用这些信息发挥更大的作用。目前,图像处理在工业、军事、交通、医疗、民用等方面,特别是在计算机、电子系统、自动控制等领域有着广泛的应用【瑉—多分辨率数字图像处理技术是对数字图像信息进行综合处理和利用的理论及方法,即对数字图像信息进行多级别、多方面、多层次的处理,产生新的有意义的