【摘 要】
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Contourlet变换是一种新的“真正”的二维图像表示方法,具有多分辨率、多方向、时频局部和各向异性等特点,在图像处理领域有着广泛的应用前景。但Contourlet变换不具有平移不
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Contourlet变换是一种新的“真正”的二维图像表示方法,具有多分辨率、多方向、时频局部和各向异性等特点,在图像处理领域有着广泛的应用前景。但Contourlet变换不具有平移不变特性,在某些图像处理领域的应用效果并不是十分理想。无下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)有效地克服了Contourlet变换不具有平移不变特性的缺陷,在某些图像处理领域,如图像去噪、数字水印等领域,NSCT是较Contourlet变换更优越的图像表示方法。NSCT是2005年才提出的理论,其理论正趋于完善,应用基本上还处于起步阶段,本文将致力于研究NSCT理论及其在SAR图像去噪和数字水印上的应用,主要研究内容和研究成果如下:1.介绍Contourlet变换与NSCT的基本理论和实现算法,并对两种变换进行比较。2.提出一种基于NSCT的合成孔径雷达(SAR)图像去噪方法。在理论上证实了SAR图像取对数后NSCT系数服从广义高斯分布,从而提出采用贝叶斯阈值方法估计不含噪声的NSCT系数,达到去除噪声的目的。仿真和实际实验结果表明,该方法在噪声平滑、边缘和纹理保护等方面优于其他方法且能够有效减少去噪时所引入的人工伪影。3.提出一种基于NSCT和人类视觉系统(HVS)的自适应数字水印方案,该方案在NSCT域中对HVS的特性进行建模,利用人眼的视觉掩盖机制自适应嵌入水印序列。实验结果表明,该数字水印方案在保证人眼视觉不可见性的前提下,对包括噪声、JPEG压缩、图像剪切、滤波、图像扭曲等攻击均具有很强的鲁棒性,并且检测水印时无需原始图像,是一种很有前途的水印方案。
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