【正文】 相關(guān)的識(shí)別函數(shù) (處在連續(xù)統(tǒng)一體邊緣 )等。低級(jí)處理涉及初級(jí)操作，如降低噪聲的圖像預(yù)處理，對(duì)比度增強(qiáng)和圖像尖銳化。這一領(lǐng)域本身是人工智能的分支，其目的是模 仿人類智能。有時(shí)用處理的輸人和輸出內(nèi)容都是圖像這一特點(diǎn)來界定圖像處理的范圍。然而，人類感知只限于電磁波譜的視覺波段，成像機(jī)器則可覆蓋幾乎全部電磁波譜，從伽馬射線到無線電波。當(dāng) x， y 和幅值 f 為有限的、離散的數(shù)值時(shí)，稱該點(diǎn)是由有限的元素組成的，沒一個(gè)元素都有一個(gè)特定的位置和幅值，這些元素稱為圖像元素、畫面元素或象素。未來工作主要是考慮在復(fù)雜圖像應(yīng)用曲波復(fù)雜脊波。復(fù)合脊波變換能提供光滑物體和物體邊緣接近理想稀疏性，這使得噪聲脊波閾值系數(shù)的高斯白噪聲去噪接近 最佳方法。因此，就直線性和曲線的特征和高質(zhì)量的邊緣恢復(fù)方面言，復(fù)合脊波去噪產(chǎn)生的視覺更清晰的圖像降噪效果比VisuShrink、 普通脊波去噪和 Wiener 2濾波器都更好。 然而 ， 在這種情況下復(fù)合脊波去噪效果相當(dāng)不錯(cuò) 。 j) A(j))2n22552 :。 wiener2函數(shù)適用于 Wiener濾波器（線性濾波器的一種）的圖像自適應(yīng)，剪裁圖像自身的局部圖像方差，信號(hào)的峰值信噪比（ PSNR）的實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表 1。在某些情況下，獲得 峰值信噪比超過了脊波壓縮算法。 （ 3）在同一點(diǎn)的圖像去噪的像素值取平均值。當(dāng)噪聲δ小于 30 時(shí)，設(shè) k=5 為第一分解尺度并且設(shè)k=4 為其他分解尺度。 對(duì)于復(fù)合的脊波變換的閾值是類似于曲波閾值，區(qū)別在于，當(dāng)取復(fù)合脊波系數(shù)尺度的閾值時(shí)，令 yλ是噪聲脊波系數(shù)。 復(fù)合脊波變換可以應(yīng)用于整個(gè)圖像，也可以把圖像分割成若干個(gè)相互重疊正方格并且每個(gè)正方格運(yùn)用脊波變換中。 普通的離散小波變換沒有平移不變性，當(dāng)信號(hào)輸入時(shí)一個(gè)小變化會(huì)導(dǎo)致不同的小波系數(shù)，為了克服這個(gè)問題， Kingsbury 引入了一種新型的小波變換方法， 該變換稱為二元樹復(fù)合小波變換，他闡明了近似的 平移不變性和改善角分辨率。 離散脊波變換提供了兩個(gè)光滑物體和物體邊緣的稀疏性近乎理想的描述，它 是高斯噪聲去噪接近于理想方法。 這篇文章大體是這樣的。=c。 因?yàn)樵谌绱舜蟮男〔ù笙禂?shù)下 ， 采用小波更換噪聲圖像去噪面臨著許多困難 。 因此 ， Donoho 等在小波變換的理論基礎(chǔ)上建立了一種適合表示奇異性的多尺度方法 ，這種方法 稱為脊波變換 。南京郵電大學(xué)通達(dá)學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )外文資料翻譯 學(xué) 院： 南京郵電大學(xué)通達(dá)學(xué)院 專 業(yè)： 軟件工程 學(xué)生姓名： 張 峰 班級(jí)學(xué)號(hào)： 08003019 外文出處： 《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)》 附件： ； 指導(dǎo)教師評(píng)價(jià)： 1．翻譯內(nèi)容與課題的結(jié)合度： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 差 2．翻譯內(nèi)容的準(zhǔn)確、流暢： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 差 3．專業(yè)詞 匯翻譯的準(zhǔn)確性： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 差 4．翻譯字符數(shù)是否符合規(guī)定要求： □ 符合 □ 不符合 指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日 復(fù)雜脊波圖像去噪 作者： G. Y. Chen and B. Kegl ，刊名： Pattern Recognition，出版日期： 2021 摘要 脊波變換是在小波變換 的基礎(chǔ)上提出的多尺度分析方法 ， 對(duì)于圖像中直線狀和超平面的奇異性問題 ， 脊波變換比小波變換有更好的處理效果 ， 應(yīng)用數(shù)字復(fù)合脊波變換去除嵌入在圖像中的白噪聲 ， 并使用一個(gè)簡(jiǎn)單的復(fù)合脊波系數(shù)的硬閾值來實(shí)現(xiàn) ， 實(shí) 驗(yàn) 結(jié)果表明 ， 種算法比 VisuShrink 算法 、 普通脊波算法和 Wiener2濾波器圖像去噪的去噪效果更好 ,同時(shí)復(fù)合脊波算法也能應(yīng)用于圖像去噪和模式識(shí)別特征 提取 。 這是基于小波的處理方法 ， 如圖像壓縮和去噪 等應(yīng)用中 ， 不可避免地在圖像邊緣和細(xì)節(jié)上有一定程度的模糊 ， 然而這些不連續(xù) 特征恰恰可能是信號(hào)最重要的信息 。 經(jīng)過多年的發(fā)展 ， 脊波變換打破了小波變換的局限性 ， 二維小波變換圖像可生成大的小波系數(shù)并在每個(gè)尺度上進(jìn)行分解 。+x2cos 216。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ， 采用二元樹復(fù)合脊波算法能獲得比其他圖像去噪算法更高的峰值信噪比 。第 4節(jié)是最后得出的結(jié)論和未來需要做的工作。普通脊波變換能夠?qū)崿F(xiàn)如下功能： （ 1）計(jì)算圖像二維快速傅立葉變換（ FFT）； （ 2）用取樣值的極性方格替換傅里葉變換獲得方格取樣值； （ 3）計(jì)算一維角線的反向快速傅里葉變換； （ 4）執(zhí)行一維標(biāo)量小波變換所產(chǎn)生的角線以獲取脊波系數(shù)。這樣，脊波變換能較好地結(jié)合二元樹復(fù)合小波變換的移動(dòng)不變性性能。為了獲得去噪復(fù)合脊波系數(shù)，在當(dāng)前像素位置使用 4個(gè)去噪復(fù)合脊波系數(shù)平均值。其中 ,δ用近似 MonteCarlo模擬 ,常數(shù) k依賴于噪聲δ。 （ 2）對(duì)于每個(gè)塊，基于應(yīng)用提出了復(fù)合脊波，閾值的復(fù)合脊波系數(shù)，及進(jìn)行復(fù)合脊波逆變換。然而，該算法的其他算法步驟有同樣計(jì)算量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明復(fù)合脊波壓縮優(yōu)于 VisuShrink 算法、脊波壓縮算法和 Wiener2 的所有測(cè)試案例的濾波器。對(duì) VisuShrink,RidgeletShrink,復(fù)合脊波去噪 和 Wiener 2濾波器進(jìn)行比對(duì)， VisuShrink是運(yùn)用普遍的軟閾值去噪技術(shù)， Wiener 2函數(shù)由 Matlab圖像處理工具箱提供，使用圖像中每個(gè)像素 5*5鄰域。j (B(i。 當(dāng)噪聲級(jí)別低的時(shí) 侯， VisuShrink 無任何去噪能力 ， 在這種情況下 ， VisuShrink的去噪甚至比原噪聲圖像更差的圖像效果 。圖 1顯示了無噪聲的原始圖像，圖像噪聲增加， VisuShrink去噪圖像，普通脊波圖像 去噪，復(fù)合脊波去噪圖像和 Wiener 2圖像去噪處理后的 Lena圖像 ,以上實(shí)驗(yàn)都是在 32*32像素劃分塊尺度的條件下進(jìn)行的。在近似平移的二元樹復(fù)合小波變換不變性，從而使用復(fù)合脊波變換的圖像去噪一個(gè)很好的選擇。我們建議 ComRidgeletShrink用于實(shí)際的圖像去噪中。 數(shù)字圖像處理的概念 一幅圖像可定義為一個(gè)二維函數(shù) f(x, y)，這里 x和 y是空間坐標(biāo)，而在任何一對(duì)空 間坐標(biāo) f(x, y)上的幅值 f 稱為該點(diǎn)圖像的強(qiáng)度或灰度。 視覺是人類最高級(jí)的感知器官，所以，毫無疑問圖像在人類感知中扮演著最重要的角色。 圖像處理涉及的范疇或其他相關(guān)領(lǐng)域 (例如，圖像分析和計(jì)算機(jī)視覺 )的界定在初創(chuàng)人之間并沒有一致的看法。另一方面，有些領(lǐng)域 (如計(jì)算機(jī)視覺 )研究的最高目標(biāo)是用計(jì)算機(jī)去模擬人類視覺，包括理解和推理并根據(jù)視覺輸人采取行動(dòng)等。然而，在這個(gè)連續(xù)的統(tǒng)一體中可以考慮三種典型的計(jì)算處理 (即低級(jí)、中級(jí)和高級(jí)處理 )來區(qū)分其中的各個(gè)學(xué)科。中級(jí)圖像處理是以輸人為圖像，但輸出是從這些圖像中提取的特征 (如邊緣、輪廓及不同物體的標(biāo)識(shí)等 )為特點(diǎn)的。舉一個(gè)簡(jiǎn)單的文本自動(dòng)分析方面的例子來具體說明這一概 念。在以下各章展開的概念是那些應(yīng)用領(lǐng)域所用方法的基礎(chǔ)。圖 就是用這種方法傳送并利用電報(bào)打印機(jī)通過字符模擬中間色調(diào)還原出來的圖像。 圖 1421 年由電報(bào)打印機(jī)采用特殊字 圖 1922 年在信號(hào)兩次穿越大西洋后， 符在編碼紙帶中產(chǎn)生的數(shù)字圖像 從穿孔紙帶得到的數(shù)字圖像，可以 ( McFalsne) 看出某些差錯(cuò) ( McFalsne) 早期的 Bartlane 系統(tǒng)可以用 5個(gè)灰度等級(jí)對(duì)圖像編碼，到 1929 年已增加到15個(gè)等級(jí)。因此，數(shù)字圖像處理的歷史與數(shù)字計(jì)算機(jī)的發(fā)展密切相關(guān)。然而，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)還要回溯到 20世紀(jì) 40年代由約翰這兩個(gè)概念是中央處理單元 (CPU)的基礎(chǔ)。 簡(jiǎn)單說，這些進(jìn)步可歸納為如下幾點(diǎn) : (1)1948 年貝爾實(shí)驗(yàn)室發(fā)明了晶 體三極管； (2)20世紀(jì) 50年代到 20世紀(jì) 60年代高級(jí)編程語言 (如 COBOL和 FORTRAN)的開發(fā)； (3)1958 年得州儀器公司發(fā)明了集成電路 (IC)； (4)20 世紀(jì) 60 年代早期操作系統(tǒng)的發(fā)展； (5)20 世紀(jì) 70 年代 Intel 公司開發(fā)了微處理器 (由中央處理單元、存儲(chǔ)器和輸入輸出控制組成的單一芯片 )； (6)1981 年 IBM 公司推出了個(gè)人計(jì)算機(jī)； (7)20 世紀(jì) 70 年代出現(xiàn)的大規(guī)模集成電路 (LI)所引發(fā)的元件微小化革命， 20 世紀(jì) 80 年代出現(xiàn)了 YLSI(超大規(guī)模集成電路 )，現(xiàn)在已出現(xiàn)了 ULSI。數(shù)字圖像處理技術(shù)的誕生可追溯至這一時(shí)期這些機(jī)器的使用和空間項(xiàng)目的開發(fā)，這兩大發(fā)展把人們的注意力集中到數(shù)字圖像處理的潛能上?！奥眯姓?7號(hào)”傳送的圖像可作為改善的增強(qiáng)和復(fù)原圖像 (例如來自“探索者”登月一飛行、“水手號(hào)”系列空間探淵器及阿波羅載人登月飛行 的圖像 )方法的基礎(chǔ)。 X射線穿過物體并由位于對(duì)面環(huán)中的相應(yīng)檢測(cè)器收集起來。斷層技術(shù)是由 Godfrey N. Hounsfield 先生和 Allan 教授發(fā)明的，他們共同獲得了 1979 年諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)。這兩項(xiàng)發(fā)明相差近 100 年。 ridgelet transform。 (2)to give a historical perspective of the origins of this field。 and (6) to provide direction to the books and other literature where image processing work normally is reporter. What Is Digital Image Processing? An image may be defined as a twodimensional function, f(x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. When x, y, and digital image. The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital puter. Note that a digital image is posed of a finite number of elements, each of which has a particular location and value. These elements are referred to as picture elements, image elements, pels, and pixels. Pixel is the term most widely used to denote the elements of a digital image. We consider these definitions in more formal terms in Chapter2. Vision is the most advanced of our senses, so it is not surprising that images play the single most important role in human perception. However, unlike human who are limited to the visual band of the electromagic (EM) spectrum, imaging machines cover almost the entire EM spectrum, ranging from gamma to radio waves. They can operate on images generated by sources that human are not accustomed to associating with image. These include ultrasound, electron microscopy, and putergenerated images. Thus, digital image processing enpasses a wide and varied field of application. There is no general agreement among authors regarding where image pr