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基于Contourlet变换的图像去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像去噪是数字图像处理领域的一项重要技术.传统的基于小波变换的去噪方法,去噪效果不是很理想.为了解决这一问题,提出了一种基于Contourlet变换的图像去噪方法.实验结果表明,与传统小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的信噪比. 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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针对SAR图像相干斑噪声去除问题,提出了一种基于多尺度分解的Contourlet域K-L变换的SAR图像去噪的新方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用K-L变换进行能量保持即提出信号的主要特征,用重构图像来进行去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征及边缘特征,且信噪比也较高。 相似文献
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基于非下采样Contourlet变换和双变量模型的图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上,该文将二者结合起来,提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时,充分挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性,并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明,与当前一些典型的去噪算法相比,该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。 相似文献
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针对采用下采样滤波器结构的轮廓波、轮廓小波在图像去噪过程中会引入伪吉布斯现象,利用小波变换(WT)和非下采样方向滤波器组(NDFB)构造了一种新的多尺度、多分辨率图像的非下采样轮廓小波变换(NWCT)。WT去除了拉普拉斯金字塔滤波器(LPF)的计算冗余,NDFB保证了该变换具有平移不变性。为了验证该变换的有效性,对其进行了图像去噪实验。实验结果表明,所提出方法能获得比WT、轮廓波变换(CT)、轮廓小波变换(WCT)更高的峰值信噪比(PSNR),并且能够很好地抑制伪吉布斯现象。 相似文献
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基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪新方法.含噪图像经抗混Contourlet多尺度变换,得到一个低频逼近子图和一系列不同尺度、不同方向的高频细节子图,充分利用变换域同层同方向子带内信号系数相关性强、噪声系数无相关性的特点,采用强局部化零均值高斯分布模型对高频细节子图进行降噪处理.实验结果表明,该方法计算效率高,能克服Contourlet变换中的频谱混叠,避免了重构图像出现"划痕"现象.无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的去噪性能均好于Contourlet去噪、Contourlet域HMT去噪和基于抗混叠Contourlet变换的硬阈值去噪,在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力. 相似文献
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Compressed sensing (CS) has been widely concerned and sparsity of a signal plays a crucial role in CS to exactly recover signals. Contourlet transform provides sparse representations for images, so an algorithm of CS reconstruction based on contourlet is considered. Meanwhile, taking into account the computation and the storage of large random measurement matrices in the CS framework, we are trying to introduce the wavelet transform into the contourlet domain to reduce the size of random measurement matrices. Several numerical experiments demonstrate that this idea is feasible. The proposed algorithm possesses the following advantages: reduced size of random measurement matrix and improved recovered performance. 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
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基于Contourlet变换和模糊理论的红外图像增强算法 总被引:3,自引:0,他引:3
红外图像具有噪声大、对比度低等特点,针对该特点,提出了一种基于Contourlet变换与模糊理论的红外图像增强算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到多尺度多方向的低通子带和带通子带。对低通子带,进行基于子带系数最大最小值的线性变换,提高图像的整体对比度;对于带通子带,先估计噪声阈值,对子带系数进行抑制噪声处理,然后通过模糊增强算法,对高频系数进行非线性增强,增强目标边缘纹理的特征,抑制背景信号。最后经过Contourlet逆变换得到对比度增强,噪声被抑制的图像。经过算法仿真,与几种现有的图像增强算法相比,该算法更能有效地抑制噪声,增强图像的对比度,突出图像的边缘与细节纹理信息。 相似文献