论文摘要
本文的主要工作是静态图像的压缩和去噪算法研究。在压缩算法中，本文分别利用离散多方向小波变换和多项式对图像光滑区域和线性边界进行逼近。小波最擅长的就是数据压缩，而离散多方向小波变换在具有传统小波变换优点的同时滤波器具有方向消失矩，这对于压缩来说是至关重要的，同时线性多项式和分片线性多项式对光滑区域和线性边界具有显而易见的逼近能力，这是本文压缩算法的出发点。由于自然图像的复杂性，图像方向性最好被理解为一个局部性质，因此本文压缩算法首先对图像区域进行分片，主要利用三种空间分片格式，即：四又树，二进树和多树，其中后两种分片方式在文献中不多见。为了实现方向变换，我们提出一种简单易行的主方向计算方法，为了使得图像分片具有自适应性，我们提出了基于率-失真（R-D）意义的空间分裂准则（用于小波压缩）。在去噪算法中，通过实验说明方向小波变换的去噪能力，进而利用基于多方向小波变换的去噪思路，即：将传统的小波变换替换为方向小波变换，并且平均不同方向组合变换后的去噪图像，具体对基于上下文模型的自适应传统小波阈值去噪算法进行了改进，算法具有更好的类似平移不变（TI）去噪的优点。
论文目录
相关论文文献
- [1].基于时域特征的非局部块匹配去噪算法研究[J]. 长春理工大学学报(自然科学版) 2019(05)
- [2].基于马氏距离的改进非局部均值图像去噪算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2016(03)
- [3].渐近非局部平均图像去噪算法[J]. 自动化学报 2020(09)
- [4].一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法[J]. 电信科学 2017(01)
- [5].一种小窗口下的快速去噪算法[J]. 电子设计工程 2017(10)
- [6].一种改进的非局部平均图像去噪算法[J]. 计算机应用与软件 2017(07)
- [7].基于小波变换的图像阀值去噪算法[J]. 科技视界 2017(14)
- [8].一种新的小波自适应阈值函数振动信号去噪算法[J]. 仪器仪表学报 2015(10)
- [9].一种非线性复扩散图像去噪算法[J]. 渭南师范学院学报 2009(02)
- [10].一种改进的非局部均值去噪算法[J]. 电子测量技术 2019(22)
- [11].加强的低秩表示图像去噪算法[J]. 计算机工程与应用 2020(02)
- [12].基于边缘检测的非局部均值图像去噪算法[J]. 电脑编程技巧与维护 2020(08)
- [13].高速磁浮轨道不平顺检测系统去噪算法[J]. 中国铁道科学 2020(05)
- [14].基于小波变换的自适应阈值去噪算法[J]. 计算机产品与流通 2020(11)
- [15].合成孔径雷达图像去噪算法研究综述[J]. 兵器装备工程学报 2018(12)
- [16].基于字典学习融合的图像去噪算法研究[J]. 数字技术与应用 2016(05)
- [17].快速非局部均值图像去噪算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2016(08)
- [18].基于点云数据的去噪算法研究[J]. 长沙大学学报 2013(05)
- [19].基于广义奇异值分解的图像去噪算法[J]. 中原工学院学报 2019(05)
- [20].图像去噪算法研究[J]. 科技资讯 2017(26)
- [21].荧光光谱信号的去噪算法研究[J]. 合肥师范学院学报 2013(03)
- [22].一种双正则项全变差高光谱图像去噪算法[J]. 光谱学与光谱分析 2011(01)
- [23].弱光束条件下森林区域光子云去噪算法精度研究[J]. 农业机械学报 2020(04)
- [24].基于小波阀值函数的图像去噪算法研究[J]. 电脑知识与技术 2015(15)
- [25].小波域中的广义非局部平均去噪算法[J]. 西安电子科技大学学报 2010(05)
- [26].一种基于最优小波包基的图像去噪算法[J]. 计算机与数字工程 2008(04)
- [27].基于小波窗口的模极大值去噪算法[J]. 系统工程与电子技术 2008(10)
- [28].一种改进的深度卷积神经网络图像去噪算法[J]. 科学技术与工程 2019(36)
- [29].基于伪范数的联合多通道彩色图像去噪算法[J]. 温州大学学报(自然科学版) 2020(03)
- [30].基于稀疏先验的非局域聚类图像去噪算法研究[J]. 计算机工程与应用 2020(18)