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1、基于contourlet變換的圖像智能去噪及融合算法研究趙茲基于Contourlet變換的圖像智能去噪及融合算法研究趙茲(陜西國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院陜西西安，710302)摘要：在處理高維圖像信號時，contourlet變換比小波變換擁有更好的逼近精度、方向性以及系數(shù)表達能力，因此將Contourlet變換應用到圖像處理領(lǐng)域已經(jīng)成為研究熱點。本研究總結(jié)了Contoudet變換的尺度內(nèi)和尺度之間的依賴性，提出了基于contourlet變換的圖像智能去噪算法和圖像融合算法，其算法能夠較為有效地保留原圖像的邊緣細節(jié)，擁有較好的視覺效果。關(guān)鍵詞：Contourlet變換；圖像智能去噪；圖像融合中圖分類
2、號：tp391．41文獻標識碼：ADOI編碼：10．14016／j．cnki．1001—9227．2叭6．09．174Abstract：Whendealingwithhighdimensionalimagesignal，ContourlettIansfbnnisbetterthanwaVelettmnsfbHnhaVeapproximationprecision，directionalandcoemcientexpressionability，andtherefbretheContoudettransfomlisappliedtothe6eldofimageprocessinghasbeco
3、meahotresearchtopic．ThisstudysummadzedthedependenciesbetweenscaleofContourlettransfomandscale，putforwardtheinteUigentimagedenoisingalgorithmbasedonContourlettransfomandimagefusionalgorithms，thealgorithmcanefkctiVelykeeptheoriginalimageedgedetails，havegoodvisualef!Ebct．Keywords：contourlettransfoml；i
4、ntell培entimagedenoising；imagefusionO引言Contourlet變換是一種非常重要的多尺度幾何分析技術(shù)?，可以較好地適應圖像的局部的多分辨率和多方向展開的需求，而且能夠充分利用圖像的幾何特性，并在圖像的智能去噪和融合方面有著巨大的研究價值?，F(xiàn)在數(shù)字圖像都會或多或少地存在圖像噪聲，而且如果噪聲不能過濾處理掉，勢必會對數(shù)字圖像的后續(xù)處理造成很大的障礙。較為成熟的圖像智能去噪算法技術(shù)可分為兩大類：一類為圖像空間域智能去噪技術(shù)，主要有鄰域平均值、維納濾波以及中值濾波等技術(shù)；另一類為基于區(qū)域變換的圖像智能去噪技術(shù)，這種智能去噪技術(shù)實現(xiàn)效率很高，易于實現(xiàn)，但是卻擁有不可逆
5、地使數(shù)字圖像邊緣模糊化的缺點。而contourlet變換智能去噪技術(shù)可以在抑制噪聲的同時，較好地保持圖像的原有的邊緣和細節(jié)¨。。圖像融合技術(shù)主要利用不同的傳感器將同一個情景進行綜合，以此得到關(guān)于此情景的更為準確的解釋?，F(xiàn)在成熟的數(shù)字圖像融合技術(shù)主要應用在計算機視覺以及遙感等領(lǐng)域，圖像融合技術(shù)主要分為決策級融合、特征級融合以及像素級融合等，其中像素級融合技術(shù)最為常見。1Contourlet變換理論1．1Contourlet變換介紹Vetterli和Do在cunrelet變換的基礎(chǔ)上提出了contourlet變換，其為一種二維圖像表示算法。contoudet變換利用輪廓段的基近似地逼近圖像，而且
6、基的支持區(qū)間會根據(jù)具體的尺度改變長方形結(jié)構(gòu)的長和寬，最后針對圖像邊緣細節(jié)的表現(xiàn)時，Contourlet系數(shù)相對而言分布會更加集中。需要注意的是，二維小波分析并不是真正的二維小波，且收稿日期：2叭6—04一17作者簡介：趙茲(1987一)，女，漢，陜西咸陽人，碩士，講師，主要研究方向為信息不確定性分析?！?74·只是一維小波積累得到，并沒有擁有較強的方向性，所以只能通過正方形的方式對于數(shù)字圖像的邊緣進行描述，而同一個數(shù)字圖像曲線也可以由完全不同的變換方式進行描述。contourlet變換技術(shù)可以利用拉普拉斯塔型分解(即LP)和方向濾波器組(即DFB)實現(xiàn)具有多方向性、多分辨率以及局域性的圖像表
7、示，其為contourlet變換的數(shù)字的有效地實現(xiàn)?！?。1．2拉普拉斯塔型(即LP)變換拉普拉斯塔型變換可以實現(xiàn)數(shù)字圖像的多分辨率分析處理。如圖1所示拉普拉斯塔型變換的圖像分解過程。C二縻}—鼷黔L一僳。乏型‘Ⅶo。一，、、o圖1拉晉拉斯塔型(即LP)分解過程圖1中的x表示為數(shù)字圖像的輸入信號，M表示為數(shù)字圖像的采樣矩陣，數(shù)字圖像的低通以及高通信號分別為c和d，而H和G分別表示為數(shù)字圖像濾波器的分解和合成。其
