脊波变换在图像处理中的应用研究

论文摘要

本文以脊波变换为研究对象,论述了脊波变换在图像处理中的应用。分别论述了小波变换和脊波变换基本理论,基于脊波变换的图像去噪以及图像融合。首先,在分析小波变换理论的基础上,结合小波变换的优缺点,为了克服小波变换在图像处理中的不足,介绍了脊波变换的基本理论。其次,针对图像去噪中常用阈值方法的缺点和不足,提出了一种基于脊波变换的改进的图像去噪算法,该算法采用指数型阈值函数,利用SureShrink自适应阈值。最后,将脊波变换的思想应用于图像融合,采用区域方差的融合规则,得到了一种基于有限脊波变换的图像融合算法。实验结果表明,基于脊波变换的图像去噪和融合方法具有比小波变换更好的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和研究意义
• 1.2 国内外发展状况
• 1.3 本文的研究内容
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 章节安排
• 1.3.3 本文的特点
• 第二章 小波变换与脊波变换基本理论
• 2.1 小波变换
• 2.1.1 连续小波变换
• 2.1.2 离散小波变换
• 2.1.3 二进小波变换
• 2.1.4 多分辨率分析
• 2.1.5 图像的小波变换
• 2.2 脊波变换
• 2.2.1 Randon 变换
• 2.2.2 连续脊波变换
• 2.2.3 离散脊波变换
• 2.2.4 脊波变换的实现
• 2.2.5 曲波变换
• 2.3 小结
• 第三章 基于脊波变换的图像去噪
• 3.1 小波去噪综述
• 3.1.1 小波图像去噪机理
• 3.1.2 小波去噪方法
• 3.2 改进的阈值处理方法——指数型阈值函数法
• 3.2.1 图像奇异性
• 3.2.2 常用的阈值处理方法
• 3.2.3 改进的阈值处理方法——指数型阈值函数
• 3.3 阈值确定方法——自适应阈值
• 3.4 基于FRIT 的图像降噪算法
• 3.5 实验结果与分析
• 3.5.1 试验（一）
• 3.5.2 试验（二）
• 3.6 小结
• 第四章 基于脊波变换的图像融合
• 4.1 引言
• 4.2 图像融合的典型算法
• 4.3 图像融合质量的主客观评价
• 4.4 基于有限脊波变换的图像融合意义
• 4.4.1 基于有限脊波变换的图像融合的意义
• 4.4.2 基于有限脊波变换的图像融合方法
• 4.4.3 图像融合规则
• 4.5 图像融合实验与分析
• 4.5.1 多聚焦图像融合实验
• 4.5.2 红外与可见光图像融合实验
• 4.6 本章小结
• 第五章 结论
• 致谢
• 参考文献
• 在读期间研究成果