文件名称：计算机视觉技术应用实例论文
文件大小：6.35MB
文件格式：PDF
更新时间：2015-01-05 13:52:49
计算机视觉
本文提出了基于Curvelet shrink的自适应WRAPPING算法用以消除图像噪 声。作为新兴的多尺度的图像处理算法之一，曲波变换以其对各项异性曲线的稀 疏表达的优势，使得在图像去噪领域应用广泛。在图像去噪和增强领域，曲波比 小波方法更有优势。本文改进了传统WRAPPING算法的阈值方法，图像的曲波 系数在一个规定的窗口模板内进行阈值萎缩，此法能显著提高峰值信噪比 (PSNR)，最多能提高8．10dB。与小波硬阙值和软阈值方法的对比实验显示，本 文方法无论PS卜rI进是主观视觉效果都有显著提升，其重建的图像边缘保持良好。 本文的另一亮点是提出了基于感兴趣区的小波边缘检测算法和基于亮度信 息的前景目标分割中的阴影消除算法。对于前景目标的阴影消除是计算机视觉中 的公认难题，本文先对感兴趣区(ROI)进行2．D Haard、波变换，然后将ROI区 域从RGB空间转换到HSI空间，则阴影部分对应的是小波系数模极大值小(对应 边缘较少)且亮度较低的区域。实验结果显示本文方法能有效地消除目标阴影。