基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法

Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息,但在边缘处会产生"划痕"现象.采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变,但也会丢失图像的纹理等细节信息.为了充分利用两种方法的优点,将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法.首先,对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪.然后,将两幅去噪图像进行Curvelet融合,对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法.最后,将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融合后的去噪图像.实验表明,该方法能有效地降低图像噪声,又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果明显优于单一Curvelet阈值法和全变差法.     

基于Bandelets变换的红外图像去噪

提出了一种基于Bandelets变换的红外图像模糊阈值去噪方法,该方法结合了Bandelets变换和模糊阈值在去噪方面的优点.对红外图像进行Bandelets变换的同时,对系数进行模糊阈值处理,实现了图像去噪;同时针对图像去噪问题提出了Bandelets变换中压缩率阈值的选取方法.结果表明,与正交小波硬阈值去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪音的同时,能够获得很好的边缘保持效果.     

改进的基于脊波变换的图像去噪新算法

脊波(Ridgelet)变换能够克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号的新方法;在分析传统脊波阈值去噪法的原理和存在的优缺点的基础上,构造了一种新的阈值函数,并结合SURE阈值,提出了一种改进的基于脊波变换的图像去噪方法;并将其应用于受不同强度高斯噪声污染的图像中,实验结果表明该方法对噪声具有良好的噪声拟制作用,能较好地保留图像的细节信息,去噪性能优于常用方法。     

基于小波-Contourlet变换的Cycle spinning硬阈值图像去噪方法

综合考虑小波变换的特点以及Contourlet变换对二维光滑图像有很好的近似特性和对曲线有更好的"稀疏"表示的特点,提出了一种基于小波-Contorlet变换的图像硬阈值去噪方法,并用Cycle spinning去除图像中小波-Con- tourlet变换平移变异性而产生的伪吉布斯现象。实验结果表明:该方法与采用Cycle spinning的小波和Contourlet去嗓算法相比,PSNR分别提高了0.4～1.6和0.2～1.0。与其它去噪算法相比,这种方法能有效地去除图像中的噪声,具有更高的PSNR值,能更好地保留图像的纹理和细节。     

一种改进的小波阈值去噪方法

提出了一种新的阈值函数,它高阶可导,便于各种数学运算。与硬阈值函数相比,它在阈值点处是连续的;相比于软阈值函数,减小了估计小波系数存在时的恒定偏差,更好地保留了图像边缘等局部特征。选用平移不变小波变换,结合新提出的阈值函数,给出了一种新的去噪方法。仿真实验结果证明了此方法的优越性。     

一种新的基于非下采样Contourlet变换的自适应图像去噪算法

提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和斯坦无偏风险估计(SURE)的自适应图像去噪方法.通过NSCT对含噪图像进行分解,根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进行均方误差E估计,并依据得剑的E<,MS>构造线性自适应阚值方程,对含噪图像的每一个分解子带进行阈值去噪.对自适应阈值去噪后的图像分解子带进行重构.得到去噪图像.实验结果表明,该方法可以有效地消除标准图像和自然图像中的噪声,在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有算法.     

基于Contourlet系数相关特性的自适应图像去噪算法

研究发现, 图像经过Contourlet变换之后, 其变换系数在尺度内和尺度间都表现出很强的相关特性.基于此, 首先根据Contourlet系数在同一尺度内的邻域相关特性, 构造得到一个自适应阈值, 然后在采用阈值法进行自适应阈值去噪的同时, 利用Contourlet系数在相邻尺度间的相关性对系数进行进一步的取舍, 从而提出一种新的基于Contourlet变换系数特性的自适应阈值图像去噪算法.该算法不仅可以有效去除噪声, 而且可以很好地保留图像边缘信息.实验结果表明, 在相同条件下该算法的主客观去噪效果均优于现有同类方法.     

基于分组三维离散余弦变换字典的植物高光谱数据去噪方法EI北大核心CSCD

针对植物高光谱图像各波段噪声强度不同,以及空间域和谱域均存在噪声污染的问题,提出了一种基于分组三维(3D)离散余弦变换(DCT)字典的稀疏表示去噪方法。首先分析了植物光谱特征,根据谱间相关性对波段进行分组;然后采用边缘块剔除的局部均值标准差法对高光谱图像进行噪声标准差估计,为去噪算法提供参考阈值;最后构建三维DCT字典的稀疏表示去噪方法,对植物高光谱图像进行去噪。实验结果表明,与原始数据和二维DCT字典去噪方法相比,谱域噪声评估中平均信噪比分别提高18.2dB和9.2dB。因此,该方法不仅具有较好的空间域去噪能力,也有较好的谱域去噪能力。     

基于Bayesian估计和Wiener滤波的阈值去噪方法

基于阈值的小波域去噪方法的核心是阈值选取,通过最小化一个Bayesian风险函数得到一种自适应阈值,结合线性滤波中具有代表性的Wiener方法,提出了一种新的去噪方法.实验结果表明,该方法能有效地去除图像中的白噪声,同时还能较好地保留图像的边缘信息,其效果优于目前的一些小波阈值去噪方法.     

小波变换和模糊聚类的SAR图像斑点噪声去除

合成孔径雷达SAR图像的相干成像特性,不可避免的形成特有的相干斑点噪声,严重影响图像的地物信息提取和分类,需要进行去噪预处理。针对SAR图像斑点噪声的特点,针对SAR图像斑点噪声的特点,对图像进行小波变换分解,提出模糊聚类和软阈值收缩去噪的方法,利用模糊C均值聚类将小波系数分成包含信号能量和只包含斑点噪声能量两大类,对前一类小波系数进行软阈值降噪处理,而对后一类小波系数直接置零。实验结果的目视效果和评价指标均表明,小波模糊聚类和软阈值收缩有效地去除了SAR图像斑点噪声,图像视觉效果清晰,较好地保持地物目标的边缘等图像细节信息,去噪效果优于小波软阈值收缩。     

小波阈值去噪的一种改进方法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。本文在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数,并把它们应用在图像的去噪上。该阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单、计算方便等优点。实际噪声图像测试结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除白噪声干扰,无论是在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值去噪算法以及改进的软硬阈值折中算法。     

改进的曲波变换图像融合方法

考虑将曲波变换引入图像融合能够更好地提取原始图像,对一种新的图像融合方法—曲波变换图像融合法进行了研究。将图像序列进行曲波变换后,通过对所有图像的高频进行逆变换及域值处理来获得区域图。根据区域图中高频区域的边界点在每张图层上的活跃度不同求得区域边界的图层分布,利用插值获得高频区域的区域分布图。通过高频区域的膨胀求得整幅图的区域分布图,然后在曲波变换的变换域,利用区域分布图对多尺度的高频系数采用高斯加权求和;对低频系数采用取平均值的规则完成图像的融合。进行了图像融合实验,实验结果表明,与传统的小波变换及基于像素的曲波变换相比,提出的方法获得的融合图像边缘更清晰,更接近参考图像。     

基于二代curvelet变换的图像融合研究

曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力.将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现.因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对多聚焦图像进行了实验,采用均方误差、偏差指数和相关系数对融合结果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较,实验结果表明该方法除分解2层时与小波性能相当,取其他分解层数时均获得更好的融合效果.     

曲波域统计量自适应阈值探地雷达数据去噪技术

非线性、非平稳探地雷达数据常掺杂各种复杂噪声源,其对精确提取弱反射波信号、识别绕射波双曲线同相轴特征具有严重影响,忽略噪声影响给探地雷达探测数据全波形偏移成像及后续解译造成较大误差.采用传统阈值函数的曲波变换去噪需要根据数据噪声水平人为确定合理阈值控制系数.对此,本文开展自适应阈值函数的曲波变换去噪算法研究.引入块状复数域阈值函数算法,分析传统阈值函数曲波变换去噪的效果随阈值控制系数变化的规律;利用高阶统计量理论,对曲波变换系数在尺度、方向上进行相关性叠加,通过相关性统计量自适应确定有效信号在曲波变换系数分布尺度、旋转方向,由此确定清除噪声成分阈值范围,构建统计量自适应阈值函数曲波变换去噪算法.针对包含随机噪声、相关噪声合成探地雷达数据及实测探地雷达数据,采用传统阈值函数曲波变换去噪与本文提出去噪算法处理结果对比分析,检验了本文算法的有效性及可行性.研究成果对复杂探地雷达数据精确推断解译具有指导意义.     

一种新的基于小波变换的图像去噪方法

根据图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,新阈值函数考虑了图像能量分布的特点,对于每一小波系数乘以一个与自身大小相关的降噪因子,并且新阈值函数简单易于计算,具有较强的自适应性。实验结果表明,采用新阈值函数的去噪结果能够有效地抑制图像的马赛克效应,无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的软、硬阈值方法。     

非下采样Contourlet变换域混合统计模型图像去噪

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像去噪算法.首先根据尺度间与尺度内的NSCT系数之间的相关性,用非高斯分布模型对NSCT系数与其邻域系数及父系数进行建模,给出分类准则,把系数分为重要系数和非重要系数,再采用广义高斯分布来模拟重要系数的概率分布,根据贝叶斯理论得到自适应阈值,并求出最佳参量范围.为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出一种自适应的新阈值函数,利用新阈值函数估计出不含噪音的变换系数,并通过非下采样Contourlet逆变换得到去噪后的图像.仿真实验表明,本文方法在峰值信噪比、结构相似性与视觉效果上均优于目前许多优秀的去噪算法.     

贴片电阻表面缺陷自动识别方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像去噪算法.首先根据尺度间与尺度内的NSCT系数之间的相关性,用非高斯分布模型对NSCT系数与其邻域系数及父系数进行建模,给出分类准则,把系数分为重要系数和非重要系数,再采用广义高斯分布来模拟重要系数的概率分布,根据贝叶斯理论得到自适应阈值,并求出最佳参量范围.为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出一种自适应的新阈值函数,利用新阈值函数估计出不含噪音的变换系数,并通过非下采样Contourlet逆变换得到去噪后的图像.仿真实验表明,本文方法在峰值信噪比、结构相似性与视觉效果上均优于目前许多优秀的去噪算法.