基于双树轮廓波的图像降噪研究【开题报告+文献综述+毕业设计】.DocVIP

PAGE I 毕业设计开题报告 电子信息科学与技术 基于双树轮廓波的图像降噪研究 一、选题的背景与意义 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接收的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，其他如味觉、嗅觉、触觉加起来不过占20%。所以，作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的。 图像处理技术在各个领域的应用十分普遍，例如：通过分析资源卫星得到的照片可以获得地下矿产资源的分布及埋藏量；利用红外线、微波遥感技术不仅可以进行农作物估产、环境污染检测、国土普查，而且还可以侦查到隐蔽的军事设施；X射线CT已广泛应用于临床诊断。 但是任何一个图像系统，包括图像的获取、处理、发送、传输、接收、输出，每个环节都存在不同程度的噪声，使图像质量降低。例如：摄像时，光学系统失真、相对运动、大气湍流等都会使图像模糊；医学上，由于受到人体的器官、组织、光照等各个方面的影响，成像的图片存在一定的模糊性，较难识别病变组织与正常组织，不利于早期诊断；图像噪声还会影响到图像压缩等后续处理。因此，研究图像去噪，有着非常重要的理论意义和应用价值[2]。 2002年，M. N. Do等人提出了一种“真正”的图像二维表示方法：Contourlet 变换。轮廓波（Contourlet）变换是用类似于轮廓段的基结构来逼近图像。基的支撑区间是具有随尺度变化长宽比的“长条形”结构，具有方向性和各向异性，Contourlet系数中，表示图像边缘的系数能量更加集中。Contourlet变换是利用拉普拉斯塔形分解（LP）和方向滤波器组（DFB）实现的一种多分辨的、局域的、多方向的图像表示法[1]。双树轮廓波（DT-Contourlet）变换由塔型双树方向滤波器组构建，它不仅保持了轮廓波灵活的方向选择性，克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点，而且提供了复子带系数[6]。研究双树轮廓波的理论及应用具有重要的理论意义和实用价值。 二、研究的基本内容与拟解决的主要问题： 基本内容： 在学习Contourlet变换的基础上，通过非线性逼近、图像降噪等实验理解多尺度几何分析的优越性，并了解Contourlet变换的缺点；学习阈值降噪及双变量模型降噪原理，实现基于双树轮廓波的阈值降噪及双变量模型降噪算法；尝试基于双树轮廓波分解系数模的HMT模型，并应用于图像的去噪；学习图像降噪算法的评价方法，通过仿真实验，证明所实现方法的有效性。 拟解决的问题： 1、学习阈值降噪原理和小波变换原理，将小波变换扩展到双树轮廓波变换，将阈值降噪原理和双树轮廓波变换结合，并利用MATLAB编程实现基于双树轮廓波的阈值降噪程序。 2、学习双变量模型降噪原理，将双变量模型降噪和双树轮廓波变换结合，并利用MATLAB编程实现基于双树轮廓波的双变量模型降噪程序。 3、在解决以上两个问题后，学习HMT模型原理，尝试基于双树轮廓波分解系数的HMT模型，并应用于图像的去噪。 学习图像降噪算法的评价方法，证明所实现方法的有效性。 三、研究的方法与技术路线： 研究方法： 通过互联网，学校图书馆，数据库查阅大量文献，了解小波、轮廓波的理论及应用。在学习小波、轮廓波理论的基础上，实现一种基于双树轮廓波的图像降噪方案。通过实证分析法和比较分析法获得最先进的研究水平。遵循掌握消息，研究分析，发现问题，解决问题的路线完成设计。 技术路线： 理论学习 理论学习 阈值降噪与双树轮廓波变换结合实现图像降噪 双变量模型降噪与双树轮廓波变换结合实现图像降噪 双树轮廓波变换与HMT模型结合实现图像降噪 评价 图1 技术路线方框图 先从搞懂小波变换、轮廓波变换及双树轮廓波变换的原理开始，了解它们的研究现状及优缺点，然后学习阈值降噪及双变量模型降噪原理。在MATLAB上实现基于双树轮廓波的阈值降噪及双变量模型降噪算法：基于双树轮廓波的阈值降噪算法，拟采用Bayes阈值方法,关键在于阈值的选择；基于双树轮廓波的双变量模型降噪，拟采样用Bayesian MAP（贝叶斯最大后验概率）对父子小波系数的联合分布进行估计。若有时间则尝试基于双树轮廓波分解系数模的HMT模型，并应用于图像的去噪。 通过图像的加噪，并用MATLAB程序实现降噪，运用图像降噪算法的评价方法，证明所实现方法的有效性。 研究的总体安排与进度： 1、2010.12.01-2010.12.06：进行课题选择，熟悉课题的研究背景和意义； 2、2010.12.06-2010.12.15：阅读收集的文献资料，根据资料撰写文献综述，构思时间安排和进度规划；并加强MATLAB编程方面的学习，包括图形化程序设计、复杂的工程结构设计等方面内容，使之能够熟练地进行程序编写； 4、2010.12.15-2010.12.20：总结前期工作，撰写开题报告，为后续工作打好基础； 5、2