稀疏信號表示理論及其在圖像增強中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、眾所周知,Wavelet分析能夠對具有點奇異性信號進行有效的描述,但對于高維空間中沿各種曲線、曲面和超曲面分布的奇異性信號來講,Wavelet分析就失去了它的分析優(yōu)勢.而稀疏信號表示理論是近幾年發(fā)展起來的一類新的多尺度分析方法,它們對高維空間中具有直線或曲線奇異性信號具有良好的檢測性能,可以用稀疏的系數(shù)來表示原信號.從而拓寬了Wavelet分析的應用范圍,被廣泛地應用于圖像處理的許多領域,包括圖像壓縮、圖像增強、圖像去噪等方面.本文首先

2、在系統(tǒng)研究稀疏信號表示理論的基礎上,實現(xiàn)了其中的Ridgelet和Curvelet兩種基本變換算法.然后,分析了Ridgelet變換和Curvelet變換在圖像處理中的應用.基于圖像增強是圖像處理的主要研究內(nèi)容之一,我們以此為例探討了稀疏信號表示的實際應用.針對兩類不同的圖像增強問題,深入研究了基于稀疏信號表示的增強方法,并進行了仿真實驗驗證.其一,針對紅外圖像中弱小目標檢測的問題,對包含弱小目標的紅外圖像進行了背景雜波抑制,實現(xiàn)了弱小

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