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首先采用Haar小波滤波器,设计出一种数字Shearlet变换算法。然后对Shearlet系数间的相关性进行统计分析,提出了一种尺度相关的自适应阈值收缩图像去噪算法。最后选用峰值信噪比和视觉质量为评价标准,实验验证算法的去噪性能。结果表明,本文算法获得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息。 相似文献
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基于正态逆高斯模型和快速双边滤波,本文在四元数小波变换域提出一种新的图像去噪算法.首先将噪声图像进行四元数小波变换分解,其次应用快速双边滤波算法处理低频子带,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,并结合最大后验概率估计准则推导出相应的阈值函数,最后结合最优线性插值得到的阈值算法实现图像去噪.对提出的算法进行实验仿真,通过与已有优秀去噪算法比较,结果显示本文方法取得了不错的视觉效果,且在峰值信噪比和平均结构相似性上都得到一定的提高. 相似文献
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在深入分析Shearlet变换理论的基础上,给出具体的Shearlet变换步骤,并提出一种针对图像脉冲噪声的混合滤波方法.该方法首先对噪声图像进行Shearlet多尺度变换,获得高频和低频系数,保留低频系数不变;然后针对Shearlet高频系数能够较好地刻画噪声局部化的性质,设计出一种多尺度、多方向特性的串/并联自适应中值滤波器,对高频系数中噪声进行自适应检测和滤除;最后实现低频系数和滤波后高频系数重构.通过与小波阈值法去噪和开关中值滤波法仿真实验比较可知,该滤波方法对于高强度的脉冲噪声具有较好的处理效果. 相似文献
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为了有效滤除图像中大量存在的脉冲噪声,提出了一种基于Shearlet变换域改进自适应中值滤波方法。首先在对Shearlet变换进行深入分析的基础上,给出了Shearlet分解和重构基本步骤;然后实现对含噪图像进行多尺度Shearlet变换,对获得多个尺度下的分解系数采用从噪声检测、噪声滤波等环节改进的自适应中值滤波算法(IAMF)进行噪声抑制;最后实现滤波后分解系数重构。分别与经典中值滤波(MF)、自适应中值滤波(AMF)以及Shearlet变换域阈值法进行比较,实验结果表明,该滤波算法滤波性能较好。 相似文献
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基于平移不变的小波变换去噪快速算法 总被引:5,自引:3,他引:2
在介绍小波变换去噪理论的基础上,针对传统的小波变换去噪算法的缺陷,提出了一种基于平移不变的小波去噪快速算法.着重探讨平移不变小波去噪方法中平移量的选取对去噪效果以及计算复杂度的影响.仿真实验证明该算法能够在不影响去噪效果的前提下,较大程度降低计算复杂度. 相似文献
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结合非下采样剪切波变换域三变量阈值滤波和多分辨引导滤波,本文提出一种去除高斯白噪声的图像去噪的有效方法.在非下采样剪切波变换域中,以三变量非高斯模型对方向带通子带系数间相关性进行建模,采用最大后验估计理论推导出三变量收缩阈值函数.此外,对低频子带系数采用多分辨引导滤波进行平滑处理,以达到更好的噪声抑制效果.实验结果显示,本文所提去噪方法可以有效抑制噪声同时保留更多的图像细节信息,与其他滤波算法相比,该去噪算法可得到更高的客观数据及更好的视觉效果. 相似文献
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针对传统阈值算法缺乏自适应性的缺点,利用Contourlet多方向性和各向异性的优点,提出了一种基于Cont-oudct循环平移自适应闲值的SAR图像去噪算法.利用sigmoid函数构建一种新的自适应网值函数.根据Contourlet不同方向子带系数的特点,动态调整阈值函数中的参数.以获得合适的阈值对Contourlet系数进行处理.同时为了抑制图像边缘附近的伪吉布斯效应,引入循环平移算法来抑制人为干扰.分别利用4种经典的阈值算法和本文算法,对实测SAR数据进行相干斑抑制,试验结果表明,Contourlet循环平移自适应阚值SAR图像去噪算法在平滑图像的同时更好地保持了图像本身的纹理信息,图像的视觉效果优于其他算法,等效视数和边缘保持指数分别提高了86.22和O.3. 相似文献
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提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。 相似文献
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针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。 相似文献
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Contourlet变换是小波变换的新发展,具有良好的多尺度和多方向性。合成孔径雷达(SAR)图像Contourlet阈值去噪不考虑相邻像素在变换域的联系,将低于阈值的变换系数置零,会丢失图像中的细节信息。针对上述问题,文中提出一种新的去噪算法:首先,将SAR图像进行Contourlet分解;然后,利用具有良好间断点保留能力的mean shift算法处理子带系数。实验结果证实该算法能够在有效抑制相干斑噪声的同时,较好地保留图像中的细节信息。 相似文献
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去噪是图像处理的一个关键问题,文章提出了基于多尺度分析下的红外图像去噪算法.在对红外图像噪声特点进行详细分析的基础上,验证了红外图像的Contourlet子带系数满足广义高斯(Generalized Gaussian Distribution)GGD模型,提出了用Contourlet域隐马尔可夫树(Contourlet domain Hidden Markov Trees)CHMT来进行红外图像的去噪.将算法应用于几种红外图像,对红外图像去噪视觉效果和峰值信噪比两方面进行比较,文中提出的去噪方法取得了较好的效果,尤其是在边缘保持方面. 相似文献