图像去噪的若干问题研究

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1、学位论文独创性声明本人承诺：所呈交的学位论文是本人在导师指导下所取得的研究成果。论文中除特别加以标注和致谢的地方外，不包含他人和其他机构已经撰写或发表过的研究成果，其他同志的研究成果对本人的启示和所提供的帮助，均己在论文中做了明确的声明并表示谢意。学位论文作者签名：学位论文版权的使用授权书本学位论文作者完全了解辽宁师范大学有关保留、使用学位论文的规定，及学校有权保留并向国家有关部门或机构送交复印件或磁盘，允许论文被查阅和借阅。本文授权辽宁师范大学，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并进行检索，可

2、以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文，并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后使用本授权书。学位论文作者躲刻翟麦指剥徽：签名日期：Z砀仫年占月f罗日二／⋯f丫。l一，辽宁师范大学硕士学位论文摘要人类获取客观世界信息的主要途径是图像，而图像在获取和传输过程中容易受到各种各样的干扰，如光学图像容易被高斯白噪声干扰。噪声会大大降低图像的分辨率，严重影响图像的后续处理和分析(图像分割，图像配准，目标分类与识别等)。因此，在图像处理和分析领域中的图像去噪一直是科学研究热点。

3、截至目前，虽然已经有很多优秀的去噪算法，但人们并未因此而停止继续提高去噪效果的步伐。最近几年，利用机器学习和统计模型进行图像去噪是一种比较流行的方法。本文将以图像去噪为主题，对孪生支持向量机(TwSVM)机器学习，HMT．MRF联合模型，多种关系新型HMT模型进行研究和分析，主要科研工作如下：l、以TWSVM为理论基础，同时利用信息和噪声在高频子带中的分布特点，提出了一种基于非下采样Shearlet域的TWSVM图像去噪算法。该算法首先对图像进行非下采样Shearlet变换，然后结合含噪高频子带上系数的空

4、间特征，根据此空间特征构造TWSvM的训练向量{最后，利用TWSVM将高频子带的所有系数分为噪声系数和非噪声系数，并对非噪声系数进行自适应阈值处理。2、以扩展Shearlet和HMT为理论基础，提出了一种基于扩展Shearlet域的HMT．MRF混合模型去噪算法。该算法首先对图像进行扩展Shearlet变换，然后利用HMT估计出高频子带系数隐状态的大、小状态概率及方差，接着利用MRF进一步提高状态概率的精度，进而利用贝叶斯去噪获得无噪图像。3、以先验分布BesselKform(BKF)和HMT为理论基础，

5、提出了一种基于扩展Shearlet域的新型HMT图像去噪算法。该算法首先对无噪系数子带中的局部窗口进行有意义测量，然后联合捕获尺度间、尺度内、方向间系数相关性的新型HMT模型进行训练，进而估计出每个系数隐状态的概率。利用此概率进行贝叶斯去噪获得无噪图像。关键词：图像去噪；统计模型：TWSVM：BKF：新型HMT图像去噪的若干问题研究StudyonSeveralIssuesRelatedtoImagedenoisingAbstractRecently，digitalimagesbecomeakeymedia

6、forinformationacquisitionandtransmission．However，imagesareeasilycorruptedbynoise，suchaswhiteguassiannoise．Thisdegradationleadstoasignificantreductionofimagequalityandthenmakesmoredifficulttoperformhish·levelvisiontaskssuchassegmentation，targetclassificati

7、onandrecognition，etcTherefore,denoisingisallessentialstepinimageprocessingandanalysis．Duringthepastthreedecades，avarietyofdenoisingmethodshavebeendevelopedintheimageprocessingandcomputervisioncommunities．Nowadays，machinelearningandstaticalmodelbecomemorea

8、ndmorepopularintheimagedenoising．111ispaper'sthemeisimagedenoising．TWSVM,HMT—MRFmodelandanewtypeofHMTcombinedwithinterscale，intrascale，across—scalemodelwerestudiedandsummarizedinthispaper,completedthefollowingwork：1