三角函數(shù)型Shearlet構(gòu)造及圖像處理的開題報(bào)告

三角函數(shù)型Shearlet構(gòu)造及圖像處理的開題報(bào)告一、研究目的和意義Shearlet是一種專門用于處理圖像邊緣信息的小波變換，它可以更好地捕捉和表示圖像中的尖銳邊緣，這對于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別等領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。在Shearlet的基礎(chǔ)上，研究者們發(fā)現(xiàn)通過引入三角函數(shù)作為Shearlet的基函數(shù)可以進(jìn)一步提升Shearlet的性能表現(xiàn)，因此三角函數(shù)型Shearlet成為了研究的熱點(diǎn)之一。本文旨在研究三角函數(shù)型Shearlet的構(gòu)造和圖像處理技術(shù)，探討其在圖像邊緣檢測、紋理分析、圖像壓縮等方面的應(yīng)用，為圖像處理領(lǐng)域的相關(guān)研究提供參考和借鑒。二、研究內(nèi)容和方法本文將主要探討以下內(nèi)容：1.Shearlet變換和三角函數(shù)型Shearlet構(gòu)造：介紹Shearlet變換的基本原理、性質(zhì)和三角函數(shù)型Shearlet構(gòu)造方法。2.三角函數(shù)型Shearlet在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用：探究三角函數(shù)型Shearlet在尖銳邊緣檢測、裂紋檢測等方面的應(yīng)用，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其效果。3.三角函數(shù)型Shearlet在圖像紋理分析中的應(yīng)用：研究三角函數(shù)型Shearlet在紋理分析和紋理特征提取中的應(yīng)用，比較其與傳統(tǒng)小波變換方法的優(yōu)劣。4.三角函數(shù)型Shearlet在圖像壓縮中的應(yīng)用：探討三角函數(shù)型Shearlet在圖像壓縮領(lǐng)域的應(yīng)用，與JPEG、JPEG2000等方法進(jìn)行比較，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文將采用文獻(xiàn)研究、實(shí)驗(yàn)研究等方法進(jìn)行研究。三、預(yù)期成果本文旨在探討三角函數(shù)型Shearlet的構(gòu)造和應(yīng)用，并在圖像邊緣檢測、紋理分析、圖像壓縮等方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，預(yù)期成果包括：1.探究三角函數(shù)型Shearlet的構(gòu)造方法及其在圖像處理中的應(yīng)用。2.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證三角函數(shù)型Shearlet在圖像處理中的有效性，并比較其與傳統(tǒng)小波變換方法的差異。3.建立三角函數(shù)型Shearlet的圖像處理算法，并可作為一種新型的圖像處理方法，推廣其應(yīng)用。四、研究進(jìn)度安排1.研究Shearlet變換和三角函數(shù)型Shearlet構(gòu)造的相關(guān)文獻(xiàn)資料，撰寫文獻(xiàn)綜述部分。（預(yù)計(jì)時(shí)間：2周）2.研究三角函數(shù)型Shearlet在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。（預(yù)計(jì)時(shí)間：4周）3.研究三角函數(shù)型Shearlet在圖像紋理分析中的應(yīng)用，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。（預(yù)計(jì)時(shí)間：4周）4.研究三角函數(shù)型Shearlet在圖像壓縮中的應(yīng)用，與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。（預(yù)計(jì)時(shí)間：4周）5.撰寫論文，并完成相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示。（預(yù)計(jì)時(shí)間：4周）五、參考文獻(xiàn)[1]C.K.Guo,C.L.Jiang.Digitalimageprocessingbasedonshearlets.JournalofImageandGraphics,2014.[2]M.Führinger,G.Kutyniok.Shearletregularizationforimageprocessing.SIAMJournalonImagingSciences,2015.[3]X.Li,S.Li,H.Xie.Imagefusionmethodbasedonnonsubsampledshearlettransformandcompressedsensing.JournalofAppliedRemoteSensing,2016.[4]J.Yang,Y.Tang,etal.ImagedenoisingusinganadaptivenonlocalthresholdingmethodbasedonShearlettransform.DigitalSignalProcessing,2015.[5]H.Ma,G.Xu,etal.Shearlet-basedlocalFourieranalysisfortubu