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目次
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商品簡介
《抗混疊圖像多尺度幾何分析技術及其應用》在簡要介紹小波變換、Ridgelet變換及Curvelet變換的基礎上,針對多尺度幾何分析的典型代表——Contourlet變換所存在的頻譜混疊問題,從方向濾波器組和拉普拉斯塔形變換的構成原理和實現方法兩個方面,系統、深入地分析了頻譜混疊的來源,提出了將混疊抑制轉換為濾波器設計的方案,構造了一種新的多尺度幾何分析方法——抗混疊Contourlet變換。《抗混疊圖像多尺度幾何分析技術及其應用》還系統地研究了抗混疊Contourlet變換系數統計分布模型,并將其應用于遙感圖像降噪、眼底視網膜圖像增強、紅外圖像插值等領域中,獲得了良好效果。
名人/編輯推薦
《抗混疊圖像多尺度幾何分析技術及其應用》適合電子科學與技術、信息與通信工程、計算機科學與技術、控制科學與工程等領域的科技工作者與工程技術人員閱讀,同時也可作為相關專業的研究生專業課教材與高年級本科生專業選修課教材。
目次
前言
第1章緒論
1.1圖像的特性
1.2傳統圖像表示方法
1.2.1從傅里葉分析到小波變換
1.2.2小波的局限
1.3多尺度幾何分析
1.3.1自適應多尺度幾何分析
1.3.2非自適應多尺度幾何分析
1.4本書研究的目的及意義
1.5主要內容安排
第2章從小波變換到多尺度幾何分析
2.1小波分析基本理論
2.1.1連續小波變換
2.1.2離散小波變換
2.1.3多分辨率分析
2.1.4雙正交小波變換
2.1.5一維Mallat算法
2.1.6圖像的離散小波變換
2.1.7提升小波
2.2圖像的奇異性
2.2.1信號奇異性的定義
2.2.2圖像奇異性的特點
2.3非線性逼近
2.3.1非線性傅里葉逼近
2.3.2非線性小波逼近
2.3.3小波的局限
2.4多尺度幾何分析
2.4.1Ridgelet變換
2.4.2Curvelet變換
2.4.3Contourlet變換
2.4.4其他多尺度幾何分析方法
2.5本章小結
第3章Ridgelet變換與Curvelet變換
3.1Ridgelet變換
3.1.1連續Ridgelet變換
3.1.2Ridgelet變換與小波、Radon變換的關系
3.1.3單尺度Ridgelet變換
3.1.4Ridgelet變換的應用
3.2Curvelet變換
3.2.1第一代Curvelet變換
3.2.2第二代Curvelet變換
3.2.3Curvelet變換的性質
3.2.4Curvelet變換的應用
3.3本章小結
第4章Contourlet變換
4.1二維多率抽樣系統的基本概念
4.1.1離散二維信號的定義
4.1.2離散二維信號的抽樣
4.1.3二維信號的多項表示
4.1.4多率抽樣系統中的等效易位
4.2拉普拉斯塔形方向濾波器組——Contourlet變換
4.2.1拉普拉斯塔形分解
4.2.2迭代方向濾波器組
4.2.3拉普拉斯塔形方向濾波器組
4.2.4Contourlet變換的應用
4.3Contourlet變換的不足及其改進
4.3.1移變性
4.3.2冗余性
4.3.3頻譜混疊
4.4本章小結
第5章抗混疊Contourlet變換
5.1Contourlet變換的頻譜混疊
5.1.1Contourlet變換的等效濾波器組表達
5.1.2拉普拉斯塔形變換中的頻譜混疊
5.1.3方向濾波器組中的頻譜混疊
5.1.4抗混疊方案
5.2抗混疊塔式濾波器組
5.3方向濾波器組
5.3.1雙通道扇形濾波器組
5.3.2基于提升結構的扇形濾波器組設計
5.3.3基于擴展McClelland變換的扇形濾波器組設計
5.3.4方向濾波器組
5.4抗混疊Contourlet變換
5.5抗混疊Contourlet變換的非線性逼近性能
5.6本章小結
第6章抗混疊Contourlet變換系數統計模型
6.1小波系數統計模型
6.2邊緣統計模型
6.2.1非高斯分布模型
6.2.2統計模型的檢驗
6.3聯合統計模型
6.3.1抗混疊Contourlet變換系數關系定義
6.3.2系數相關性的定量描述
6.3.3廣義二元變量統計模型
6.4本章小結
第7章抗混疊Contourlet變換在圖像處理中的應用
7.1抗混疊Contourlet變換用于圖像硬閾值去噪
7.2基于抗混疊Contourlet變換統計模型的遙感圖像去噪
7.2.1遙感圖像噪聲來源分析
7.2.2Bayes降噪
7.2.3基于抗混疊Contourlet變換系數相關性的系數分類
7.2.4基于混合模型的降噪算法
7.2.5降噪算法步驟
7.2.6Gibbs效應的消除
7.2.7實驗結果
7.3抗混疊Contourlet變換用于視網膜血管圖像對比度增強
7.3.1算法描述
7.3.2實驗結果
7.4抗混疊Contourlet變換用于紅外圖像插值
7.4.1紅外圖像小波域線性插值
7.4.2抗混疊Contourlet變換系數的迭代閾值化
7.4.3實驗結果與分析
7.5本章小結
參考文獻
第1章緒論
1.1圖像的特性
1.2傳統圖像表示方法
1.2.1從傅里葉分析到小波變換
1.2.2小波的局限
1.3多尺度幾何分析
1.3.1自適應多尺度幾何分析
1.3.2非自適應多尺度幾何分析
1.4本書研究的目的及意義
1.5主要內容安排
第2章從小波變換到多尺度幾何分析
2.1小波分析基本理論
2.1.1連續小波變換
2.1.2離散小波變換
2.1.3多分辨率分析
2.1.4雙正交小波變換
2.1.5一維Mallat算法
2.1.6圖像的離散小波變換
2.1.7提升小波
2.2圖像的奇異性
2.2.1信號奇異性的定義
2.2.2圖像奇異性的特點
2.3非線性逼近
2.3.1非線性傅里葉逼近
2.3.2非線性小波逼近
2.3.3小波的局限
2.4多尺度幾何分析
2.4.1Ridgelet變換
2.4.2Curvelet變換
2.4.3Contourlet變換
2.4.4其他多尺度幾何分析方法
2.5本章小結
第3章Ridgelet變換與Curvelet變換
3.1Ridgelet變換
3.1.1連續Ridgelet變換
3.1.2Ridgelet變換與小波、Radon變換的關系
3.1.3單尺度Ridgelet變換
3.1.4Ridgelet變換的應用
3.2Curvelet變換
3.2.1第一代Curvelet變換
3.2.2第二代Curvelet變換
3.2.3Curvelet變換的性質
3.2.4Curvelet變換的應用
3.3本章小結
第4章Contourlet變換
4.1二維多率抽樣系統的基本概念
4.1.1離散二維信號的定義
4.1.2離散二維信號的抽樣
4.1.3二維信號的多項表示
4.1.4多率抽樣系統中的等效易位
4.2拉普拉斯塔形方向濾波器組——Contourlet變換
4.2.1拉普拉斯塔形分解
4.2.2迭代方向濾波器組
4.2.3拉普拉斯塔形方向濾波器組
4.2.4Contourlet變換的應用
4.3Contourlet變換的不足及其改進
4.3.1移變性
4.3.2冗余性
4.3.3頻譜混疊
4.4本章小結
第5章抗混疊Contourlet變換
5.1Contourlet變換的頻譜混疊
5.1.1Contourlet變換的等效濾波器組表達
5.1.2拉普拉斯塔形變換中的頻譜混疊
5.1.3方向濾波器組中的頻譜混疊
5.1.4抗混疊方案
5.2抗混疊塔式濾波器組
5.3方向濾波器組
5.3.1雙通道扇形濾波器組
5.3.2基于提升結構的扇形濾波器組設計
5.3.3基于擴展McClelland變換的扇形濾波器組設計
5.3.4方向濾波器組
5.4抗混疊Contourlet變換
5.5抗混疊Contourlet變換的非線性逼近性能
5.6本章小結
第6章抗混疊Contourlet變換系數統計模型
6.1小波系數統計模型
6.2邊緣統計模型
6.2.1非高斯分布模型
6.2.2統計模型的檢驗
6.3聯合統計模型
6.3.1抗混疊Contourlet變換系數關系定義
6.3.2系數相關性的定量描述
6.3.3廣義二元變量統計模型
6.4本章小結
第7章抗混疊Contourlet變換在圖像處理中的應用
7.1抗混疊Contourlet變換用于圖像硬閾值去噪
7.2基于抗混疊Contourlet變換統計模型的遙感圖像去噪
7.2.1遙感圖像噪聲來源分析
7.2.2Bayes降噪
7.2.3基于抗混疊Contourlet變換系數相關性的系數分類
7.2.4基于混合模型的降噪算法
7.2.5降噪算法步驟
7.2.6Gibbs效應的消除
7.2.7實驗結果
7.3抗混疊Contourlet變換用于視網膜血管圖像對比度增強
7.3.1算法描述
7.3.2實驗結果
7.4抗混疊Contourlet變換用于紅外圖像插值
7.4.1紅外圖像小波域線性插值
7.4.2抗混疊Contourlet變換系數的迭代閾值化
7.4.3實驗結果與分析
7.5本章小結
參考文獻
書摘/試閱
與星載遙感成像系統不同,本節所采用的高分辨率高空攝影成像系統目前尚未涉及圖像數據的無線傳輸,因而本節所分析的遙感圖像不包含大氣傳輸信道的噪聲,主要是傳感器噪聲,即電噪聲和光學噪聲。電噪聲泛指輻射噪聲、熱噪聲、散粒噪聲、產生一復合噪聲以及1/f噪聲等這類常見的基本噪聲;光學噪聲特指因結構引起的空間隨機不均勻有關的噪聲。綜合分析,影響遙感圖像質量的典型噪聲主要有兩類,一類是光電子噪聲,另一類則是電荷耦合元件(chargecoupled device,CCD)噪聲。
1)光電子噪聲
光電子噪聲是由光的統計本質和圖像傳感器中光電轉換過程引起的。在弱光照情況下,其影響更為嚴重,此時常用具有泊松密度分布的隨機變量作為光電子噪聲的模型,這種分布的標準差(RSM)等于其均值的平方根。在光照較強時,泊松型分布則趨向于高斯分布,而標準差仍等于均值的平方根。這意味著幅度是與信號相關的。
2)CCD噪聲
高分辨率高空攝影成像系統,采用CCD作為圖像探測器。CCD輸出的信號是空間抽樣的離散信號,其中夾雜著各種噪聲的干擾。總體而言,有以下幾種:
(1)光子噪聲。光子發射是隨機的,因此,勢阱收集光信號電荷也是一個隨機過程,這就構成了一種噪聲源,它是由光子的性質決定的。這種噪聲在光信號較弱時,將會較嚴重。
(2)散粒噪聲。光注入光敏區,產生信號電荷的過程是隨機的。單位時間產生的光生電荷數目,在平均值上做微小波動,形成散粒噪聲。散粒噪聲與頻率無關,在所有頻率范圍內有均勻的功率分布(白噪聲特性)。在微光、低反差條件下,當其他噪聲被各種方法抑制后,散粒噪聲將成為CCD的主要噪聲。
(3)轉移噪聲。CCD中前一電荷包的電荷未進行完全轉移,一部分電荷殘存在勢阱中,成為后來電荷包的噪聲干擾。引起轉移噪聲的根本原因是轉移損失、界面態俘獲和體態俘獲。
(4)暗電流噪聲。CCD暗電流是指在無光照的條件下,積累一定時間后產生的載流子。它主要是載流子的熱噪聲,表現為白噪聲信號。降低CCD的工作溫度,可以減小這種噪聲。
(5)相關電路噪聲。這類噪聲很早就被電路設計人員成功地建模并研究了。一般常用零均值高斯白噪聲作為模型,它具有一個高斯函數形狀的直方圖分布以及平坦的功率譜。有時電子器件也會產生一種所謂的1/f噪聲,這是一種強度與頻率成反比的隨機噪聲,然而圖像處理問題很少需要對這種1/f噪聲進行建模。
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