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基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪 总被引:5,自引:1,他引:4
系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题.该文依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布,对该模型应用Bayes估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数,综合非下采样Contourlet分解和双变量阈值函数,提出一种基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪方法(NSCTBI).对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将NSCTBI方法与非下采样Contourlet变换、小波域双变量阈值去噪等方法进行了比较,结果表明在大多数情况下,NSCTBI的PSNR结果相比这些方法高出0.5至2.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果. 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估计到的各个高频方向子带的斑点噪声方差和变换系数模值的局部均值,对非下采样Contourlet变换系数进行判定,保留信号系数,抑制斑点噪声系数,实现SAR图像去噪.仿真实验结果表明,本文方法在斑点抑制的同时可以有效保持细节信息. 相似文献
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对SAR图像应用非对数加性模型,通过研究SAR图像中同质区域在非下采样Contourlet域的分布特性,提出对非下采样Contourlet域中、与同质区域相对应的平稳区域的非对数加性噪声使用高斯分布建模。基于该模型,利用局部滑动窗口和对非对数加性噪声方差的自适应估计,在最大后验准则的基础之上求得真实信号的非下采样Contourlet系数。由于未对图像进行对数变换,本文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,相干斑被有效地抑制,均匀区域很少有伪吉布斯效应,同时边缘纹理清晰。无论视觉效果还是客观评价指标本文算法都优于许多现存的抑斑算法。 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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基于Contourlet变换和多尺度Rentinex的水下图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多尺度Retinex算法调整低频系数,提高图像整体对比度;在各带通方向子带上估计噪声,抑制模值小于阈值的系数,改进神经网络中的Sigmoid函数用于调节模值大于阈值的系数;经非下采样Contourlet逆变换得到增强图像。与几种传统增强算法相比,本算法处理的图像达到了抑制噪声、改善图像对比度、突出目标轮廓的目的,具有较高的对比度评估值。 相似文献
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为了抑制SAR图像的相干斑噪声,对Garrote阈值函数做了改进,增加指数函数使其更易于逼近其渐近线,提高函数中阈值参数和自变量的阶数,以缩小其偏差性.将改进的Garrote阈值函数用于SAR图像小波阈值去噪.首先,在图像预处理阶段,利用常规方法将SAR图像相干斑乘性噪声模型转换为加性噪声模型,以利于小波滤波处理;其次,对预处理后的SAR图像数据进行小波分解,利用改进后的Garrote阈值函数对分解后的水平、垂直和对角三个方向的高频小波系数做阈值去噪处理,低频小波系数全部保留原值;再次,对去噪后的小波系数做图像重构;最后,对重构后的数据做“指数运算”,得到滤波后的SAR图像.利用等效视数和边缘保持指数两个指标对实验结果做分析,结果表明,改进后的Garrote阈值函数去噪方法在去除SAR图像相干斑噪声的同时,保留了图像的细节信息. 相似文献
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基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet域去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
为改善图像的去噪效果,该文提出了一种基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet域去噪算法。该算法首先建立非下采样Contourlet系数邻域的高斯比例混合模型,然后在模型基础上应用贝叶斯最小二乘法对系数进行估计,最后反变换得到恢复图像。算法结合了非下采样Contourlet变换对图像边缘的高效表示能力、非下采样变换的移不变性质以及GSM模型对非下采样Contourlet系数邻域相关性的概括能力。实验结果表明,该算法在视觉效果和峰值信噪比的改善上都取得了非常好的效果。 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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提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法,这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系,同时满足自然图像不同尺度间NSCT系数方差具有各向异性的特征,基于这种统计模型,文中先推导出了一种各向异性双变量收缩函数的近似形式,然后基于贝叶斯去噪法和局部方差估计将这种新的阈值收缩函数应用于NSCT域,实验结果表明文中提出的方法同小波域BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能够有效地去除图像的高斯噪声,提高了图像的峰值信噪比;并较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息,从而明显改善了图像的视觉效果。 相似文献
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针对合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制问题,本文将双密度双树复数小波变换(DD-DT CWT)结合具有局部方差估计的双变量收缩阈值函数(BSF)构成一种新的SAR图像降噪算法实现合成孔径雷达图像降噪.首先将SAR图像用双密度双树复数小波变换进行多尺度分解,考虑小波系数间的相关性,用双变量概率密度函数作为小波系数及其父代系数的统计关性的模型,并通过Bayesian估计理论导出相应的非线性双变量收缩函数对图像不同方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像.分别用仿真SAR图像和实际图像对算法进行验证,并与其它方法的性能进行比较,对不同算法处理后图像进行了主客观评价,分析结果表明,新算法的去噪效果明显优于传统的小波变换方法,不仅有效实现了图像降噪,而且较好保留了图像细节.含噪SAR图像经该算法处理后,图像性能指标均有提高. 相似文献
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基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果. 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