【摘 要】
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多尺度分析是一种较新的图像表示方法，它很好的弥补了小波变换在图像处理的缺陷，在图像处理中表现出良好的特性，Contourlet变换作为一种优秀的多尺度分析工具，具有多尺度、局部化
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多尺度分析是一种较新的图像表示方法，它很好的弥补了小波变换在图像处理的缺陷，在图像处理中表现出良好的特性，Contourlet变换作为一种优秀的多尺度分析工具，具有多尺度、局部化和方向性等特征，并在图像去噪、图像融合等领域被广泛应用。本文的主要工作是Contourlet变换理论在图像处理中的应用研究，重点研究了图像去噪和图像融合两方面。论文首先从小波变换理论入手，分析小波变换在图像处理方面的应用，并做相关算法的处理效果实验对比；然后对Contourlet变换基础理论做详细分析，对拉普拉斯多尺度分解和方向滤波器分解两个步骤的原理做了详细的阐述。
本文提出了基于Contourlet变换的贝叶斯自适应去噪方法和基于Contourlet变换的图像融合方法。
(1)基于Contourlet变换的贝叶斯自适应阈值去噪方法，首先用Contourlet对源图像进行多尺度分解，对各方向含噪声子带系数进行方差估计，根据不同的噪声估计来确定Bayes阈值大小，然后对修正后的系数进行Contourlet反变换得到最终图像，实验结果分析，该算法在去噪效果方面能提高图像信噪比。
(2)基于Contourlet变换的图像融合方法，在IHS融合方法的基础上，对IHS分解后的1分量做Contourlet变换，然后用方差法和极大值法相结合的融合规则对Contourlet系数进行融合，对融合后的系数进行Contourlet反变换得到融合后的1分量，最后IHS反变换得到结果。实验仿真的结果显示出该算法能提高图像清晰度等方面。
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