圖像去噪技術(shù)研究背景及方法-全文預(yù)覽
【正文】 窗相對應(yīng)的特定平穩(wěn)信號。常見的將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到變換域的變換方法很多，如傅立葉變換、離散余弦變換、沃爾什變換、小波變換以及近年來發(fā)展 起來的多尺度幾何分析方法等。經(jīng)典的空間域去噪方法有均值濾波 (包括鄰域平均法和多幀平均法 )、中值濾波和低通濾波等。為了獲取質(zhì)量較高的數(shù)字圖像，研究人員一直都在探求各種有效的圖像去噪方法。 2 圖像去噪 圖像在拍攝和傳輸過程中，由于所使用的器件和傳輸通道的局限性，而被加入了大量的噪聲，嚴重影響了圖像的視覺效果，甚至妨礙了人們的正常識別。用指紋作為身份識別的方法是十分準(zhǔn)確和安全的。自 1999年開始研制以來，已在幾十家單位使用，用戶反映良好。 (3)不能或只能簡單地即時統(tǒng)計考勤結(jié)果，對于企業(yè)單位常見的班次較為復(fù)雜的情況，考勤結(jié)果無法即時統(tǒng)計；員工無法即時 看到自己的考勤結(jié)果。 基于以上分析 ， 本文著重進行了基于 多尺度 變換的指紋圖像的 去噪 研究。然而在實際應(yīng)用中 ， 有很大一部分指紋圖像質(zhì)量較差 ， 為了可靠地提取出指紋特征 ， 為指紋識別提供可靠 的依據(jù) ， 進而提高整個系統(tǒng)的性能 ， 必須經(jīng)過一個有效的 去噪 處理。如果小波的興起能用革命二字來比擬的話，那么， 度幾何分析這場新的浪潮無疑又將掀起另一場革命，這場新革命 同樣也將深刻地影響各學(xué)科領(lǐng)域，其深度、廣度，甚至將超過小波分析 。另一方面，二維可分離小波僅僅能捕捉到高維信號中有限的方向信息，即水平方向、垂直方向和對角方向的信息，這對于在高維信號特征中占據(jù)重要地位的方向信息來講是遠遠不夠的。遺憾的是，自然圖像并不是一維分段連續(xù)信號的簡單疊加。我們所面對的真實物理信號，更多地表現(xiàn)出非平穩(wěn)的特性，而小波變換恰恰是處理非平穩(wěn)信號的有力工具。 傅立葉分析揭示了時域與頻域之間的內(nèi)在聯(lián)系，反應(yīng)了信號在“整個”時間范圍內(nèi)的“全部 ”頻譜成分，是研究周期現(xiàn)象不可或缺的工具。圖像的廣泛應(yīng)用對圖像的表示方法、處理模型和算法提出了新的發(fā)展要求。圖像去噪技術(shù)研究背景及方法 1背景 21 世紀是信息化的時代，信息的形式不再是單純的語音，而是發(fā)展到包括數(shù)據(jù)、文字、圖像、視頻等在內(nèi)的多媒體形式。例如，人們在網(wǎng)絡(luò)上瀏覽、下載、共享豐富的圖像、視頻等多媒體信息 ；醫(yī)生根據(jù)核磁共振掃描圖像對患者進行疾病診斷 ； 科學(xué)家根據(jù)衛(wèi)星遙感圖像對礦產(chǎn)進行定位和預(yù)測等。 在指紋圖像去噪中，特別考慮減小各種元器件帶來的噪聲，主要包括了高斯白噪聲和交沿噪聲，其中交沿噪聲對指紋圖像影響較為突出。小波變換以犧牲部分頻域定位性能來取得時頻局部性能的折衷，不僅能夠提供較精確的頻域定位，也能夠提供較精確的時域定位。因為在某種意義上，它提供了這類信號的最優(yōu)表示方法。即小波基能很好地刻畫點的奇異性，卻不能很好地刻畫直線或曲線的奇異性。它的產(chǎn)生符合人類視覺皮層對圖像的 有效表示的要求 ：局部 性、 方向性和多尺度性 [9]。其中自動指紋識別技術(shù)是最可接受的、可自動化的和成熟的生物識別技術(shù)。小波變換作為一種新穎的數(shù)學(xué)工具 ， 由于其多尺度、多分辨率的固有特性 ， 使它在圖像處理領(lǐng)域 ， 表現(xiàn)出以下優(yōu)點 ： 小波變換的完善重構(gòu)能力 ， 保證了信號在分解過程中沒有任何信息損失 ， 也不會產(chǎn)生任何冗余信息 ； 小波變換把圖像分解成逼近圖像和細節(jié)圖像之和 ，它們分別代表了圖像的不同結(jié)構(gòu) ， 因此 ， 原始圖像的結(jié)構(gòu)信息和細節(jié)信息很容易被提取 ； 二維小波分解為圖像的分析提供了方向 選擇性。 (2)卡有易復(fù)制性和壽命不長的缺陷。本文介紹的考勤管理系統(tǒng)引入了指紋識別技術(shù)，采 用 Client/Server結(jié)構(gòu)，它克服了卡類考勤系統(tǒng)的諸多缺陷，具有極大的通用性。指紋識別技術(shù)是一種生物測定學(xué)技術(shù)，并且也是使用最早也最為成熟的生物測定學(xué)技術(shù)，它涉及到傳感器技術(shù)、數(shù)字圖像處理、模式匹配等諸多學(xué)科，目前世界上許多公司和研究機構(gòu)都在指紋識別技術(shù)的研究中取得一些突破性的進展，推出了許多新產(chǎn)品。本系統(tǒng)指紋識別模塊采用美國 Digital Persona公司的 ， 它的誤識率 (False Aaccept Rate)可以低至 ％ ， 具有較高的可靠性。所以，為了 提高圖像的質(zhì)量以便后續(xù)更高層次的處理，對圖像進行去噪處理是不可缺少的重要環(huán)節(jié)。圖像空間域去噪方法是在原始圖像上直接
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