非下采样Contourlet变换自适应图像去噪方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换的自适应图像去噪方法。首先对噪声图像进行非下采样Contourlet变换,得到各个尺度各个方向子带的系数,再根据该系数的能量自适应地调整去噪阈值。实验表明,与Contourlet多尺度阈值去噪、Contourlet自适应阈值去噪相比,该方法在保留图像边缘细节的同时,能提高图像的PSNR值,减少了Gibbs现象。     

基于非下采样Contourlet和扩散的图像去噪

根据非下采样Contourlet变换同时具有多尺度、多分辨分析和平移不变的性质,提出一种基于非下采样Contourlet变换和P-Laplace扩散相结合的图像去噪方法。该方法不但继承了非下采样Contourlet 变换捕捉边缘信息的能力,而且在P-Laplace扩散去噪时具有保持图像边缘信息的优点。实验结果表明该方法具有较好的图像去噪效果。     

一种新的非下采样Contourlet域图像去噪算法

作为新型高维奇异性分析工具,非下采样轮廓(Nonsubsampled Contourlet)变换不仅克服了小波(Wavelet)变换的非奇异性最优基缺点,而且提供了优于轮廓(Contourlet)变换的平移不变性.以性能优越的非下采样轮廓变换为基础,提出了一种新的图像去噪方法.该方法首先对图像进行非下采样轮廓变换,以得到不同尺度、不同方向上的变换系数;然后结合噪声分布特点确定多尺度阈值,并依此阚值对高频系数进行去噪处理;最后对去噪处理后的变换系数进行反变换,以得到去噪图像.仿真实验结果表明,该方法不仅拥有较强的抑制噪声的能力,而且具有较好的边缘保护能力,同时消除了图像边缘附近的伪吉布斯(Gibbs)现象,整体性能优于小波变换图像去噪和轮廓变换图像去噪方法.     

基于非下采样Contourlet变换域

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模型,并基于该模型提出一种新的非下采样Contourlet变换图像分割方法。用合成纹理图像和实际图像进行仿真实验,并与小波域隐马尔可夫树模型分割及Contourlet域隐马尔可夫树模型分割等方法进行了比较,实验结果表明,在大多数情况下,该算法分割结果要好于相比较的方法,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果,并且模型的训练简单快速。     

非下采样Bandelets域图像去噪方法

针对Bandelets变换在图像去噪时产生图像边缘伪Gibbs现象的缺陷,提出一种利用Bayes收缩算法逐层估计噪声方差非下采样Bandelets域的图像去噪方法。实验结果表明,与基于Bandelets变换的去噪方法相比,该方法可以避免Bandelets变换中进行下采样而使图像不连续点处信息丢失导致的图像不稳定,较好地保持边缘细节,提高了峰值信噪比。     

基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪

为克服Contourlet变换的非平移不变性及频谱混叠等缺陷,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的医学CT图像去噪方法。对含噪的CT图像进行非下采样Contourlet变换,得到不同尺度及各个方向上的变换系数,利用Context模型将每个尺度每个方向子带分级,不同分级采用相应的阈值去噪。实验表明,该方法适宜于处理含有更多高斯噪声的医学CT图像,与其他方法相比提高了PSNR值,更好地保留了图像细节,改善了医学CT图像的质量。     

非下采样Contourlet变换的图像融合及评价*

分析和研究了非下采样Contourlet图像表示方法及其在图像变换中的优点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法。首先将待融合源图像分解成不同尺度、多方向的频带;然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取局部能量优先的加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合;最后将融合的各频带进行逆非下采样Contourlet变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的小波域中的融合效果,能有效消除小波变换带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

基于多阈值的非下采样轮廓波图像去噪方法

非下采样轮廓波变换(NSCT)是一种新的多尺度几何分析工具,具有平移不变性、多方向性和各向异性。与小波变换相比,NSCT能更好地表示图像中的边缘等信息。对合成孔径雷达图像进行NSCT分解,考虑其系数统计特性,基于BayesShrink对每个分解层的各个子带做多层阈值估计和软阈值收缩处理。实验结果表明,采用该方法得到的图像在视觉效果和客观衡量指标上均符合要求。     

基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

基于非下采样Contourlet变换的方向Teager能量的极化SAR图像融合*

提出一种基于非下采样Contourlet变换和方向Teager能量的极化SAR图像融合算法。采用具有多尺度、多方向和平移不变性特点的非下采样Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,然后高频子带图像分别按行和列进行Teager能量计算,选取Teager能量作为度量来提取区域边缘与纹理信息。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图Teager能量分布差异,对于方向高频系数采用不同最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

基于非子采样Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合*

为了对多波段SAR图像进行有效的融合,提出了一种基于非子采样 Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合方法。该方法首先对多波段SAR图像进行基于亮度的波段选择,按选择方法将图像分别赋予R、G、B通道;所得RGB 图像通过IHS变换得到亮度分量I;再利用非子采样Contourlet变换对I分量和另一波段图像进行多尺度分解,低频和高频图像分别采用活性测度和绝对值最大规则进行系数选择;最后将融合结果与H、S分量进行IHS反变换,得到新的RGB图像。实验结果表明,采用该方法进行多波段SAR图像伪彩色融     

一种无抽样Contourlet变换的图像去噪方法

提出一种基于Contourlet变换的图像去噪方法,Contourlet变换采用无抽样形式,系数萎缩处理阈值门限与尺度相关。通过模拟产生不同方差噪声信号进行Contourlet变换,确定各尺度子带系数阈值,得到噪声方差与各尺度子带阈值对应表。对噪声污染图像进行Contourlet变换并估计噪声方差,查表得到各子带阈值,进行系数萎缩处理。实验表明提出的处理方法简单有效,去噪结果具有良好去噪视觉效果和较高峰值信噪比。     

基于MRF模型的NSCT域SAR图像分割

针对复杂背景下的合成孔径雷达（SAR）图像的分割问题,提出一种基于非降采样Contourlet变换（NSCT）域马尔可夫（MRF）模型的算法。该算法综合利用了MRF模型在影像分割中的优势和图像的多分辨率描述的信息,采用高斯混合模型建模各个尺度的特征场,Potts模型建模各个尺度的标记场,大尺度的分割结果直接投影到小尺度上,作为分割的初始结果。实验部分与经典的阈值分割算法和马尔可夫分割算法进行比较、分析,结果表明该算法可准确地分割目标,同时保留目标的细节信息。     

基于非下采样四元数轮廓波变换域的图像去噪

为了克服传统小波变换的不足,提出一种将非下采样四元数轮廓波域对称正态逆高斯分布模型与非局部均值滤波相结合的图像去噪新方法.非下采样四元数轮廓波变换是级联四元数小波变换和非下采样方向滤波器组得到的,具有高度的方向选择性、各向异性及平移不变性.仿真实验表明:该方法在峰值信噪比、平均结构相似性及视觉效果上均优于一些经典的去噪算法.     

Directional filter for SAR images based on nonsubsampled contourlet transform and immune clonal selection

A directional filter algorithm for intensity synthetic aperture radar （SAR） image based on nonsubsampled contourlet transform （NSCT） and immune clonal selection （ICS） is presented. The proposed filter mainly focuses on exploiting different features of edges and noises by NSCT. Furthermore, ICS strategy is introduced to optimize threshold parameter and amplify parameter adaptively. Numerical experiments on real SAR images show that there are improvements in both visual effects and objective indexes.