利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪

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．依据非下采样Contourlet分解系数尺度内与尺度间的相关性,考虑到相同尺度内不同方向上系数分布的聚集性依赖图像自身发生变化,提出一种利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略．对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略方法与小波阈值去噪、Contourlet变换去噪方法和非下采样Contourlet变换去噪方法进行了比较,结果表明利用方向特性实现非下采样Contourlet变换阈值去噪策略的峰值信噪比结果相比这些方法平均高出0.5~3.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果．     

非下采样Shearlet域多变量模型的图像去噪

为有效去除含噪图像中的噪声,提出一种基于非下采样剪切波域的多变量阈值收缩去噪方法。首先考虑图像的非下采样剪切波邻域系数的依赖关系,由最大后验估计推导出多变量收缩函数,估计原始图像的非下采样剪切波系数,其中最高尺度系数结合硬阈值估计,然后经过非下采样剪切波逆变换得到去噪后的图像。该模型充分利用了非下采样剪切波的平移不变性、对图像边缘及纹理细节的表示能力,以及非下采样剪切波系数在尺度内和尺度间的依赖关系。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,克服了伪吉布斯效应,保持了图像的边缘及纹理细节。     

一种新的NSCT超分辨率图像复原技术

考虑到非下采样Contourlet变换具有多尺度性和多方向性,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像复原算法.首先对给出的序列低分辨率图像进行图像配准,对配准图像进行非下采样Contourlet变换,分解成低频及高频部分,对低频和高频分别采取不同的融合策略进行融合,再对融合后的高频和低频进行非下采样Contourlet变换逆变换得到融合图像.对融合后的图像再进行非下采样Contourlet变换,分别对高频细节和低频进行插值,再经非下采样Contourlet逆变换复原成高分辨率的图像.实验表明,该算法在主观效果和客观评价上均优于传统复原算法,是一种可行的图像复原新算法.     

多光谱图像与全色图像融合

非下采样Contourlet 变换具有多尺度、多方向性、强大的稀疏表达能力,能够有效捕获图像中的纹理信息,文中提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换和 HIS变换的遥感图像融合方法。对多光谱图像进行 H IS 变换,将得到的亮度分量和全色图像进行非下采样Contourlet变换,通过融合算法得到新的亮度分量,进行 HIS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在保留原图像的频谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力。     

基于纹理特征与广义相关性结构信息的医学图像融合

结合多尺度变换的图像特征,提出了一种基于纹理特征与相关性结构信息的医学图像融合方法。首先对已配准的源图像进行非下采样Contourlet变换,得到低频、高频子带系数。其次考虑人眼视觉对纹理特征的敏感性,提出局部差分计盒维数来统计图像的纹理信息;分析NSCT高频子带兄弟系数间及其父子系数间的强相关性,分别计算出系数间的结构相似度与邻域拉普拉斯能量和,作为高频子带系数间的广义相关性结构信息。然后对低频提出Sigmoid函数自适应融合,对高频采用广义相关性结构信息取大法。最后进行逆NSCT变换得到融合图像。通过灰度与彩色图像融合实验发现,该算法不仅可以保留源图像的边缘信息,还得到较好的客观评价指标和视觉效果。     

一种新的布匹瑕疵图像自动检测算法

针对布匹图像非下采样Contourlet分解系数能更好地描述瑕疵图像的轮廓特性,同时具有平移不变性和多方向性等优点,提出一种新的瑕疵自动检测算法.该算法通过非下采样Contourlet变换得到图像的多尺度、多方向稀疏表示;在此基础上,通过代价函数选择最优子带,得到较鲁棒性的描述;最后实时地估计瑕疵和非瑕疵图像的混合高斯...     

非下采样Contourlet自适应的地震信号插值方法

为了提高地震数据的重构效果,提出了一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）自适应阈值的插值方法。该算法对缺失地震数据进行变换,并利用NSCT变换系数计算N次迭代对应的阈值。每次迭代时自适应选取阈值对各方向各尺度的NSCT系数进行处理,利用未缺失地震数据填充到反变换后的缺失地震数据中,完成缺失地震数据的重构。实验结果表明,利用NSCT变换的平移不变性和自适应阈值处理,对均匀丢失和随机丢失的地震数据进行插值重构,能得到更好的插值效果。     

基于光学多尺度几何分析的图像压缩去噪

基于变换的图像压缩方法应用较为广泛,小波在表示图像的边缘或纹理时,会产生大量的能量较大的系数.采用多尺度几何分析对图像进行稀疏展开,使变换具有强的非线性逼近能力.图像经过非下采样Contourlet变换转换成一种多尺度的、多方向和多分辨的表示形式再进行统计分析.利用图像系数相关性,不仅降低图像的维数,使弱的边缘细节能从噪声中被筛选出来,而且达到压缩去噪的目的.实验结果表明,采用该方法去噪后的图像处理效果很好,适用于高分辨率图像去噪.     

结构相似性灰关联在强噪声图像增强中的应用

为提高强噪声环境下的图像质量,提出一种图像增强新算法．该算法首先对含噪图像进行多尺度小波分解,得到不同尺度、不同方向下的频域信息,然后利用图像中噪声与边缘在不同频带上的分布规律和衰减特性,通过灰色理论中的灰色关联度来区分噪声与边缘,从而在噪声抑制和边缘增强两个方面提高图像的质量．实验结果初步显示,与传统的空域滤波方法和相对较新的小波自适应阈值去噪、Contourlet域自适应阈值去噪等方法相比较,新算法所得图像的视觉效果得到了改善,峰值信噪比最优,可用于强噪声环境下的图像增强预处理．     

非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法

为提高图像融合质量,较好地保留原始图像的光谱特性,避免融合图像光谱退化,提出非下采样Contourlet变换耦合区域特性多聚焦图像融合算法。采用非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对图像进行多尺度精细分解,获取图像多层次分解子带;利用分割块区域能量函数,构造区域能量度量模型,获取区域能量相似系数,判定低频子带对应的加权系数,完成图像低频子带的融合。根据分割高频子带时形成的行列特征,形成区域锐度模型,获取高频子带分割块中的区域锐度值,利用该锐度值建立分割块判定函数,完成高频子带的融合。最后,采用非下采样Contourlet变换的逆变换得到融合图像。结果表明,与已有图像融合算法相比,本文图像融合算法融合质量更好。     

基于非下采样contourlet变换的图像去噪方法

根据非下采样contourlet变换(NSCT)具有多尺度、多方向和平移不变的性质,提出了一种基于NSCT变换的图像去噪方法。首先对图像进行NSCT变换,得到不同尺度、不同方向的信息,然后根据分解所得系数确定阈值,依此阈值进行去噪处理,最后对去噪处理后的系数进行反变换,得到去噪图像。实验表明:该方法比小波变换(WT)及contourle变换(CT)能更稀疏表示图像,可有效消除图像中的伪吉布斯效应及噪声,能达到更好效果及更高的峰值信噪比(PSNR),较好地保持图像细节及纹理。     

基于多小波阈值收缩与子带增强的图像去噪

为保证在图像去噪的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出一种新的基于多小波阈值收缩与子带增强相结合的图像去噪方法.该方法以多小波变换为基础,将变换后的多小波系数分为噪声相关系数和边缘相关系数,对变换系数进行软阈值多小波收缩消去噪声相关系数;阈值收缩是非线性变换,对图像边缘有平滑作用,因此,该方法提出在阈值收缩后进行线性的子带增强,增强边缘相关系数.实验表明:与单一的阈值收缩方法相比,该去噪方法不仅保留了图像的边缘特征,而且提高了去噪图像的峰值信噪比,优于普通的阈值收缩方法.     

基于NSCT和遗传算法的SAR图像和多光谱图像融合

合成孔径雷达(SAR)图像与多光谱图像成像机理和光谱特性差异较大,一般的融合方法很难取得满意的融合结果。文章提出了一种基于Nonsuosampled Contourlet transform(NSCT)和遗传算法的融合算法,首先将经过预处理后的图像进行NSCT分解,低频系数采取区域信息熵最大的准则融合;高频子带计算区域相关性,对相关性在不同阈值范围内的系数进行融合,阈值的选取采用遗传算法进行搜索;最后对融合系数进行NSCT逆变换,得到融合结果。仿真结果表明该算法显著优于基于像素点和基于区域的融合方法。     

考虑小波系数相关性的超声图像降噪算法

为了抑制超声图像中的斑点噪声,提出一种考虑小波系数尺度间相关性的超声图像降噪算法.该算法采用Rayleigh分布对超声图像斑点噪声的统计特性建模和Laplacian 分布对小波系数的统计特性进行建模,进而利用贝叶斯最大后验的方法获得对无噪图像的估计.为了更好地保留图像细节,在阈值计算过程中,该算法通过考虑下一尺度对应的小波系数来构造一个尺度间相关因子.实验结果表明,所提出算法在有效减少斑点噪声的同时,更好地保持了图像边缘和细节.     

基于NSCT变换的红外图像增强新算法

针对夜间红外图像噪声大、对比度低的问题,探讨一种基于正态分布特性和NSCT变换相结合的夜间红外图像增强算法。充分利用了高频子带的系数标准差、系数均值和每个子带系数最大值的构造自适应阈值,保护图像的边缘细节,抑制图像噪声;提出一种新的弱边缘系数增益函数,有效地提升了图像的弱边缘信息。低频系数采用了基于正态分布特性的对比度拉伸增强算法。     

一种新的自适应图像模糊增强算法

对图像模糊增强算法中的非线性变换进行了研究,发现了其存在变换强度较小,运算速度较慢,丢失部分灰度信息等缺点．提出了一种新的模糊增强变换算子,该变换算子不但克服了上述缺点,而且具有封闭性、变换强度可调以及移植性好等优点．另外,针对以往算法选取阈值参数的随机性问题,通过引入模糊熵,使阈值的选取具有了一定的目的性．将新的模糊增强算法应用于图像边缘检测中,取得了优于现有模糊增强方法的效果．     

Modified BM3D algorithm for image denoising using the directed diffusion equation

In order to preserve the edges and details of the image better, a modified block-matching and 3D filtering algorithm based on the directed diffusion is proposed. First, the block-matching and 3D filtering result is divided into three perpendicular subbands by using the wavelet decomposition. Second, by adding the diffusion operator and diffusion coefficients to the directed diffusion equation, the diffusion speed can be accelerated and edges can not be blurred quickly. Then we diffuse the subband of the high-frequency, of which the wavelet coefficients are less than the threshold to the corresponding subband of the noisy image to get a new estimate. Lastly, by replacing the corresponding subband of the block-matching and 3D filtering estimated image with the new one, we obtain the improved denoising result. Experimental results show that the improved algorithm achieves better performance than the original block-matching and 3D filtering algorithm in terms of both removing noise and preserving the edges and details of the image.     

基于离散余弦变换的语音增强

在进行余弦变换时,语音信号主要分布在余弦系数的低频区域,而随机噪声主要分布在高频区域．鉴于此特点,给出了一种基于离散余弦变换的阈值语音增强方法．利用余弦系数的高频区估计噪声得到阈值,对DCT阈值化,利用信噪比估计值和语音出现概率对算法做了进一步的改进,增强了算法的去噪能力．实验结果表明,该方法为有效的语音增强方法．