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本论文的主要研究内容和创新性成果如下：
1.从小波变换出发到对多尺度几何分析工具地介绍，其间深入剖析了Contourlet变换的基本原理、内部构造和主要特征，并对其表征图像的能力进行了测验比较。针对目前业界对Comoudet变换主要停留在仿真阶段的现状，给出了基于Visual C++的C/C++程序实现，促进了Contourlet变换的可移植性和相关工程应用软件的开发。
2.提出了一种基于非抽样Contourlet变换的分层噪声估计和自适应贝叶斯去噪算法，实验表明此方法能有效扼制去噪过程中出现的“伪吉布斯”效应，同时去噪效果也得以较大的提升和改进。
3.在对Contourlet变换涉及的方向滤波器和金字塔滤波器分析的基础上，验证了选择不同滤波器对图像去噪的影响，比较得出了可以达到良好去噪效果的滤波器组合。提出使用具有视觉特性的紧支双正交滤波器’V9-7’分解和Daubechies’9-7’滤波器重构而混合构造的Contourlet进行图像去噪，将会得到在此基础上更加突出的去噪效果。
4.在由盲信号ICA分离理论发展而来的图像ICA去噪处理技术的基础上，利用Contourlet变换作为虚拟噪声观测通道获取噪声信息，提出一种CT-ICA的去噪方法，实验结果表明该方法在一定程度上可较好地去除干扰图像的混合噪声，具有普遍“适应性”。
最后，论文总结了Contourle变换及多尺度几何分析工具的图像去噪技术并展望了其发展前景，同时还探讨了Contourlet变换本身在理论和应用方面存在的不足，以及未来需要改进和发展的方向。