免费论文摘要：Curvelet变幻在图像处置中的运用接洽

小波领会表面在图像工程范围博得了很好的运用，但也生存少许不及，究其因为是因为小波变幻不许充溢运用图像数据的好多特性，比方：没辙经过线、面怪僻性获得“稠密”的因变量表白。为了克复小波变幻中的不及，Donoho等人提出Curvelet变幻表面。该变幻接受了小波变幻的思维，它不只囊括标准和场所参数，还减少了方位参数。所以，对图像中的边际消息，如弧线、曲线等好多特性的表白优于小波。过程了十年安排的兴盛，纵然Curvelet变幻在图像除噪、图像巩固、图像融洽等范围表露出一批丰富的接洽功效，但波及到图像领会本领的接洽对立较少。如：图像品质评介、图像纹理分门别类、图像分隔等。正文试验将Curvelet变幻和灰色表面相贯串，计划图像品质评介和图像纹理分门别类新本领。重要的革新处事囊括：(1)为了客观灵验地评介图像品质，运用灰色关系领会表面的完全比拟体制和Curvelet变幻多标准多目标领会图像的便宜，提出一种新的图像品质评介算法——Curvelet系数灰关系法。该算法开始在各别标准和各别方进取获得待评介图像与参考图像之间的灰色关系度，而后对同一标准上一切目标的关系度求均值，运用那些均值与规范参考序列举行二次关系比拟，进而可从二个档次归纳评介图像品质。试验表白，该本领不只不妨供给更多的品质消息，并且较PSNR评介本领，不妨更好地适合人眼的主杂感知。(2)基于非监视分门别类在没有关系先验常识的情景下就能对纹理图像举行精确分门别类的便宜，提出一种鉴于Curvelet系数灰关系的非监视纹理图像分门别类本领。该本领在特性向量索取时沿用了时间和空间贯串的本领，即同声包括了频域的Curvelet变幻特性消息和空域的灰度共生矩阵特性消息。在此普通上，运用灰关系领会对那些图像的特性消息举行无监视分门别类，试验截止表白，该本领在待分门别类纹理图像的类型较多时本能超过，优于K均值分门别类法、朦胧K均值分门别类法等罕见的无监视分门别类本领。

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