一种新的图像自适应阈值去噪方法

针对小波变换缺乏平移不变性产生的伪吉布斯现象(Gibbs-like phenomena)和Donoho阈值去噪方法阈值单一的缺陷,提出了基于Cycle Spinning的图像自适应阈值去噪方法,Cycle Spinning能抑制伪吉布斯现象,并且给出了阈值自适应因子,阈值能根据不同高频子带自适应改变。实验显示,该方法提高了去噪图像峰值信噪比(PSNR),降低了均方误差(MSE),去噪图像清晰,获得较好的视觉效果。     

一种基于Contourlet递归Cycle Spinning的图像去噪方法

综合利用Contourlet变换和递归Cycle Spinning,提出一种新的图像去噪方法.由于Contourlet变换缺乏平移不变性,直接进行Contourlet系数阈值图像去噪会产生伪吉布斯现象(导致图像失真),本文引入递归Cycle Spinning来有效地消除这种由于Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果显示,与小波递归Cycle Spinning图像去噪等方法相比,该方法明显改善图像视觉效果,显著提高图像的PSNR值.     

基于CHMM 的尖锐频率局部化Contourlet 域图像去噪

提出了一种基于上下文信息隐马尔科夫模型（CHMM）的尖锐频率局部化Contourlet 域图像去噪方法。首先,对噪声图像进行循环平移操作,再利用尖锐频率局部化Contourlet 变换对平移后的图像进行分解,解决了原始Contourlet 变换频率非局部化及缺乏平移不变性的问题,抑制图像在奇异点处产生的伪吉布斯现象。然后,设计一种新的上下文构造方案,针对图像高频子带系数构建CHMM 进行去噪处理。最后,执行尖锐频率局部化Contourlet 逆变换以及逆向循环平移操作获得最终的去噪图像。文中方法采用有效的变换机制并利用上下文信息构建了一个全面的统计相关模型,充分表达了轮廓波高频子带系数在尺度间的持续性、尺度内的多方向选择性和空间邻域内的能量聚集特性,更加有利于图像的去噪处理。实验结果表明:该方法在提高去噪图像PSNR 值的同时进一步改善了其视觉效果,去噪性能优于基于小波变换和原始Contourlet 变换的去噪方法。     

基于NSCT子带自适应Bayes阈值图像去噪方法

利用非下采样Contourlet变换（NSCT）平移不变性、多分辨率、多方向的优点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的子带自适应Bayes阈值图像去噪算法。该算法将源图像分解至NSCT变换域．能根据不同尺度、不同方向的子带能量,自适应调整去噪阈值。实验表明,与Contourlet多尺度阈值去噪、Conto...     

基于NSCT的反锐化掩模遥感图像增强方法

针对传统图像增强过程中产生的伪吉布斯现象,清晰度差和对比度低的问题,提出一种基于非F采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）的反锐化掩模图像增强算法。该算法一方面利用NSCT变换的平移不变性,抑制传统增强算法中产生伪吉布斯现象,另一方面用反锐化掩膜算法来处理图像,提高增强后图像的清晰度和对比度。实验仿真结果表明,本文提出的方法与Conlourlet增强方法,反锐化掩模增强方法相比能够有效提高图像的清晰度,对比度和抑制伪吉布斯现象,图像视觉效果有明显改善。     

一种基于改进阈值函数Contourlet域的图像去噪算法

针对Contourlet域中传统硬阈值函数由于函数不连续所造成的振铃和伪吉布斯现象以及软阈值函数由于恒值压缩导致的图像模糊失真的问题,文中提出一种基于改进阈值函数的Contourlet域图像去噪算法。该改进阈值函数引入了指数平滑函数法的思想,使其在Contourlet域内具备连续性、渐进性、偏差性和高阶可导性,克服了软硬阈值函数存在的问题。方法中阈值估计部分选取的是BayesShrink自适应阈值估计,能够比较精准的确定阈值大小,并且解决了传统固定阈值估计过度扼杀变换系数的现象。通过对比实验,文中提出的改进后图像去噪方法在峰值信噪比、均方根误差和图像增强因子等客观评价标准上与传统去噪方法相比具备较好的去噪效果。     

平移不变小波变换在遥测数据去噪中的应用

有效去除遥测数据中的噪声,对数据的正确判读和后续处理具有重要意义。通过对遥测数据进行研究,为抑制去噪时在信号奇异点处产生的伪吉布斯现象,采用平移不变小波去噪处理遥测数据。针对传统小波阈值函数存在的缺陷,采用新阈值函数的平移不变法改善降噪效果。仿真结果表明,平移不变小波变换去噪方法提高了信噪比,降低了均方根误差,证明了该方法的有效性。     

非下抽样抗混叠Contourlet变换及其自适应阈值去噪

针对Contourlet变换在频谱混叠及平移不变性方面存在的局限性,提出了一种非下抽样抗混叠Contourlet变换(NS-NACT),其由非下抽样抗混叠塔式滤波器组(NS-NPFB)和非下抽样方向滤波器组(UDFB)构成。基于此,研究了一种基于自适应阈值调节的去噪算法。实验研究结果表明,当噪声方差σ=30时,通过本文算法去噪后的图像,不仅峰值信噪比(PSNR)较非抽样小波和Contourlet分别高出0.65dB和3.47dB,而且有效抑制了Contourlet变换去噪后的Gibbs现象,同时还可以更好地保留图像的边缘和细节,去噪效果更佳。     

基于NSCT-I的红外图像收缩阈值去噪算法

分析了非下采样Contourlet变换,利用基于冗余结构的非线性提升方法实现了平移不变的不可分离小波变换,提出了一种改进的非下采样Contourlet变换理论(NSCT-I).NSCT-I具有更好的细节捕捉能力、平移不变性、良好的多分辨率、局部化和多方向性,能够获得更好的图像处理效果.在分析现有阈值函数和阈值选择方法的基础上,构建了适合NSCT-I变换方法的阈值函数,提出了一种基于NSCT-I的收缩阈值去噪算法.分析和仿真实验表明:该算法具有良好的去噪效果和保持细节的性能.     

基于NSCT扩散的图像去噪增强方法

本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换与非线性各向异性扩散的方法进行含噪图像的去噪和增强。首先对含噪图像进行非下采样Contourlet分解,对每个分解层的各个子带进行非线性收缩和拉伸,以达到抑制噪声和增强图像特征的目的。然后,对去噪增强后图像的Contourlet小系数进行空间域的非线性各向异性扩散,以去除由于进行非下采样Contourlet去噪所造成的为伪Gibbs现象和 side-band效应。实验结果表明,本文方法相比于无扩散的Wavelet和Contourlet方法相比,不仅对图像进行了去噪和增强,而且有效的抑制了伪Gibbs现象和 side-band效应。     

基于Contourlet变换的红外图像梯度自适应去噪

对Contourlet变换图像去噪阈值的选择进行了研究.分析了可见光图像去噪和红外图像去噪的特点,提出了红外图像梯度能量自适应去噪算法.通过实验证明,与传统的几种去噪相比,这种方法更好的保留了图像的轮廓细节,提高了图像的PSNR值,增强了去噪后的视觉效果.     

结合Contourlet变换的Bayes自适应图像去噪算法

提出了结合Contourlet变换的Bayes自适应图像去噪算法。充分利用Contourlet变换的局部性、多分辨率、各向异性等优点。通过Contourlet变换得到图像不同尺度不同方向上Contourlet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度几何分析基础上Bayes估计自适应图像去噪算法。实验表明,新算法能够获得良好的视觉效果并且有效地提高了去噪图像的PSNR值,同时有效的避免了“过扼杀”系数现象,更好地保留了图像的纹理和细节。     

一种基于mean shift的Contourlet域SAR图像去噪方法

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。     

基于正态逆高斯模型的非下采样Contourlet变换图像去噪

提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.对于被加性高斯白...     

Contourlet变换中不同滤波器对图像去噪效果的研究

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,提出在Contourlet变换中应用具有视觉特性的紧支双正交滤波器,可以提高图像去噪的效果.仿真试验表明,文中提出的滤波器不仅使原有的Contourlet变换的去噪效果获得提高,而且文中提出的滤波器使CHMT(Contourlet domain Hidden Markov Trees)去噪效果得到优化,去噪后图像的PSNR有明显提高.     

基于Contourlet变换和模糊理论的红外图像增强算法

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。     

基于Contourlet域K-L变换的SAR图像相干斑抑制

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。     

一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像去噪方法

提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和高斯比例混合模型的图像去噪方法.采取的主要方法为:1)通过NSCT对图像进行分解;2)根据高斯比例混合模型建立图像模型;3)利用贝叶斯估计进行图像去噪.实验结果表明,相对于已有算法,本文方法降噪效果好,在去噪性能指标和边缘保持的主观视觉上都表现出优异的性能.