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针对小波变换在图像边缘表达方面的局限性,以及Curvelet变换在表达图像点特征上的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法.首先对图像进行Curvelet分解,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点分别采用了两种不同的选取方法:模值绝对值取大法和基于系数相关性法.最后,对最终系数进行反Curvelet变换,得到融合结果图.采用该算法进行了大量的红外图像与可见光图像融合实验,实验结果表明,此算法的融合结果图获得了更好的目标信息和光谱信息. 相似文献
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高分辨率红外图像在基于小波系数阈值萎缩的去噪过程中,容易导致边缘模糊或丢失等失真。文中首次引入基于wrapping的第二代快速Curvelet变换,对图像边缘信息进行有效的稀疏保存,并采用分层自适应阈值算法独立估计每个尺度、方向上的Curvelet系数噪声阈值,并针对红外图像的Curvelet系数能量高度集中于低尺度系数的特点,采用尺度相关的硬阈值对染噪图像的Curvelet系数进行处理。实验结果表明:在不同噪声条件下,与基于小波系数的Visu Shrink,Penalized,sparsity-norm阈值等去噪算法相比,文中提出的去噪算法取得了较好的去噪效果,在噪声方差σ=30时,使用该方法的峰值信噪比(PSNR)可高达31.77 dB,去噪后的图像边缘保持良好,具有较好的视觉效果;同时,文中建议算法的计算量比传统Curvelet降低了70%以上,适合在DSP等嵌入式系统应用。 相似文献
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小波分析和小波包在图像消噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
小波包理论是在小波基础上发展起来的时频分析理论,在图像消噪中取得了较好的应用。文中介绍了小波分析和小波包的基本理论,分析了基于小波和小波包进行图像消噪的方法,利用MATLAB7对相同舍噪图像进行了计算机仿真,并对仿真结果进行了分析。实验表明,图像消噪效果与阈值的选取密切相关,小波包消噪后的效果比小波更好。 相似文献
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为了准确检测煤粒相关信息,有必要对煤粒图像进行消噪处理。Contourlet变换具有多尺度、多方向性及各向异性等特点,可用于煤粒图像消噪。首先将图像进行多尺度分解及方向滤波,然后运用软、硬阈值进行消噪处理,接着进行Contourlet逆变换,得到消噪后图像。实验结果表明,采用Contourlet变换能有效去除煤粒图像噪声,并能保持煤粒图像纹理细节,提高图像信噪比(SNR),其消噪效果优于传统小波消噪。 相似文献
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为了更好地保留图像的高频细节信息,有效地避免图像重构中出现边缘扭曲现象.提出一种基于USFFT Curvelet变换的图像去噪算法.该方法首先对噪声图像进行USFFT Curvelet变换,在变换域计算噪声图像具有的全局阈值,然后采用窗口技术自适应地估计每个处理像素的萎缩因子,通过USFFT Curvelet反变换得到... 相似文献
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针对Gurvelet变换采用的金字塔分解对图像细节表现的不足,我们提出利用全变差数字滤波器提取图像细节,然后对其采用基于分数阶傅立叶变换和投影-切片定理的Ridgelet变换,在变换域中由极小化极大误差准则进行阈值估计并对变换域系数进行阈值处理,以实现图像去噪.与金字塔分解相比,全变差数字滤波器能够简化图像分解并得到包含几乎所有细节的单幅图像,从而更有利于在Ridgelet域中进行降噪处理.实验结果表明,相对于Ridgelet和Curvelet变换的去噪方法,本文方法在抑制噪声的同时具有更有效的边缘保护能力,同时消除了边缘处的振荡,并且相对于Curvelet变换节省了计算. 相似文献
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LI Ying XU Xing BAI Bendu ZHANG Yanning 《电子学报:英文版》2008,(4):681-684
This paper proposes an improved combined multiscale method for image denoising. It uses the adaptive Bayesian shrinkage on the Undecimated wavelet transform (UWT) coefficients to denoise homogeneous areas, and the hard thresholding on the Fast discrete curvelet transform (FDCT) coefficients to denoise areas with edges. At the same time, it adopted a simple method to fuse two filtered images by UWT and FDCT separately. The experimental results indicate that this method has better performance with easier implementation and lower computational complexity than the existing combined methods. 相似文献
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一种新的小波图像去噪方法 总被引:14,自引:3,他引:11
小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一,目前的研究主要集中于如何选取阈值使去噪达到较好的效果。边缘信息是图像最为有用的高频信息,在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘信息,基于这一思想,提出一种新的小波图像去噪方法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理,以去除具有较小支持域的噪声,保留具有连续支持域的边缘。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,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峰值信噪比2~5dB,提高信噪比6~10dB。 相似文献
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小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一。利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,但现有的去噪声方法忽略了小波系数之间的相关性。针对这一不足,在小波域隐Markov树模型(HMT) 的基础上提出了一种图像去噪新方法。实验结果表明,与普通的小波去噪方法相比,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峰值信噪比。 相似文献
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有限Ridgelet变换是一种为了克服Wavelet在高维信号处理中的不足而提出的图像处理新方法。通过Radon变换将图像边缘奇异性转变为点奇异性,再利用Wavelet变换针对点奇异性进行处理。根据图像经Radon变换后能量分布紧缩集中,该文提出一种新的Ridgelet改进算法,该算法在图像Ridgelet变换过程中,按能量高低分为两种能量系数矩阵再分别进行降噪处理,并在融合重构以后,再次利用Wavelet变换提取低能量图像中的细节信息并将之融合,二次加强图像细节。使得输出信噪比及图像细节保持上得到大幅度提高。仿真试验表明在受噪声干扰严重情况下,该方法的输出信噪比及视觉效果均优于其他算法。 相似文献
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曲线波变换是一种多尺度变换,对于具有光滑曲线奇异性的目标函数,曲线波提供了稳定的、高效的和近于最优的表示.在第二代曲线波的基础上,利用曲线波分解中不同尺度的系数也具有相同的特点,提出了基于第二代曲波的系数乘积去噪算法.实验结果表明,提出的算法明显优于小波图像去噪方法,也优于曲线波的阈值方法. 相似文献
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小波变换用于图像去噪的思想已经提出了很久,然而前人所提出的这种方法对于去噪的效果并不理想。图 像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘出现较明显的Gibbs效应,图像变模糊。针对以上问题,本文提 出了一种高效的小波变换去噪方法(HPID)。此去噪方法是基于小波变换的新方法,与经典的小波去噪方法不同,该方法不 依赖图像大小来判定去噪门限,不需方差信息,且适用于不同类型噪声。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,不 仅消除了Gibbs效应,而且图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力得到改善。 相似文献