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为了提高内膛全景图像对比度,本文基于Contourlet变换,提出一种新的内膛全景图像增强方法。该方法在图像空间域增强的基础上,通过对图像Contourlet变换系数的调整,进一步增强了内膛图像。实验结果表明,本文算法在增强内膛图像对比度的同时,减少了图像细节的丢失,改善了图像质量。 相似文献
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针对图像去噪时单一变换方法的不足,提出了一种新的基于Contourlet变换和小波变换的多变换分级图像降噪算法。根据Wavelet变换和Contourlet变换系数对图像中不同频带信号的稀疏表示特点,利用隐马尔可夫树(HMT)模型可以描述相邻尺度变换域系数的互相关性。首先使用小波域HMT方法进行第一级降噪,然后将其作为先验估计,利用Contourlet变换进行迭代阈值降噪。通过与几种传统的小波域HMT和Contourlet域HMT去噪算法相比,本算法改善了去噪图像的可视性并使PSNR值有所提高。 相似文献
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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。 相似文献
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传统图像边缘检测不能同时实现边缘检测需要的各向异性和多尺度性,小波虽然可以做到,但是小波在表现多方向性时,不能以最稀疏的方式表示。Contourlet变换正是解决这些问题的一种新的分析工具。目前将Contourlet变换用于图像边缘检测的方法还很少见,该文在各向异性的感受野模型可以很好用于图像高通滤波的思想上,提出一种利用无下采样Contourlet变换进行图像边缘检测的方法。实验结果证明,该方法可以较好地用于图像的边缘检测。 相似文献
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该文研究了多方向多尺度几何分析工具轮廓波Contourlet变换,在总结了Contourlet变换稀疏尺度关系的基础上,提出了一种基于Contourlet变换多阈值尺度相关降噪算法,利用Contourlet变换多分辨率以及优越的方向性进行阈值降噪,根据Contourlet变换后各个尺度间的相关特性及噪声强度设定不同的阈值,由于Contourlet变换比小波变换更稀疏的表示方式,更好地表示图像的细节,在图像降噪的过程中能更好地保护图像的纹理以及边缘,使得降噪后的图像在细节方面更突出。 相似文献
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该文研究了多方向多尺度几何分析工具轮廓波Contourlet变换,在总结了Contourlet变换稀疏尺度关系的基础上,提出了一种基于Contourlet变换多阈值尺度相关降噪算法,利用Contourlet变换多分辨率以及优越的方向性进行阈值降噪,根据Contourlet变换后各个尺度间的相关特性及噪声强度设定不同的阈值,由于Contourlet变换比小波变换更稀疏的表示方式,更好地表示图像的细节,在图像降噪的过程中能更好地保护图像的纹理以及边缘,使得降噪后的图像在细节方面更突出。 相似文献
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一种循环平移的Contourlet变换去噪新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
与小波变换相比,Contourlet变换等多尺度几何分析方法,可以更好地逼近含线奇异的高维函数。针对Contourlet变换缺乏平移不变性的缺陷,提出了一种基于Contourlet变换以及循环平移的图像去噪方法,即MCT方法。由于阈值去噪会在重构的图像中产生虚假成分(视觉魇像),尤其是在奇异点附近交替出现较大的上下幅值振动。而循环平移的目的就是在给定范围内寻求最佳平移量(或平均平移量),通过改变图像的排列次序,从而改变奇异点在整个图像中的位置来达到减小或消除振荡幅度,进而改善由于伪Gibbs现象所导致的蚊状噪声。实验表明,与抽样小波去噪相比,该方法明显可以更好地保持图像边缘;同时也一定程度上改进了传统Contourlet变换去嗓方法所带来的视觉魇像的缺点,较好的保留了图像的细节部分,且峰值信噪比(PSNR)也较高。 相似文献
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文章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Bayes去噪阈值。实验结果表明:与小波阈值去噪方法对比,非下采样Contourlet自适应阈值去噪算法在保留图像边缘细节的同时,不仅能明显提高图像的SNR值,而且还减少了Gibbs现象。 相似文献
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为了实现较好保留图像边缘特征的有效去噪,提出了一种基于边缘检测的Contourlet变换去噪方法。该方法先用LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值去噪处理。实验表明,与采用Donoho软阈值的Contourlet变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到了更好的去噪效果。 相似文献
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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。 相似文献
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针对Contourlet分解的细节图像在奇异点附近产生振荡,在去噪过程中会产生伪吉布斯现象,提出一种改进的拉普拉斯金字塔实现基于Contourlet变换的图像去噪算法。阈值的选取不仅考虑不同尺度中噪声含量的不同,而且在不同方向上对阈值进行了调整。实验结果表明,利用该文去噪方法进行去噪比其他方法得到更好的视觉效果和更高的PSNR值。 相似文献
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提出一种新的基于Contourlet变换和Wiener滤波的图像降噪方法。该方法充分利用Contourlet变换域系数服从广义高斯分布的特点,在Contourlet域采用Bayes收缩阈值法进行预降噪,采用Wiener滤波法对预降噪图像中的残留噪声进行进一步处理,以提高图像的恢复精度。仿真结果表明,该方法较传统的Contourlet域降噪方法具有更好的降噪效果,进一步提高了PSNR值,降低了MSE值,获得了更好的图像恢复质量。 相似文献
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基于灰色关联度改进的Contourlet变换图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更有效降低图像中的噪声,提出一种基于灰色关联度改进的Contourlet变换图像去噪算法。一方面考虑到Contourlet变换尺度内各相邻方向子带之间的灰色关联度、尺度间的影响及噪声强度的因素,对贝叶斯阈值进行改进;另一方面根据Contourlet系数的特点对折中阈值函数进行改进,以达到自适应去噪的目的。实验结果表明,该算法能有效地降低图像噪声,获得更高的峰值信噪比(PSNR)和更好的视觉效果,具有较好的实用性。 相似文献
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将分数阶微分理论和全变分方法相结合应用于图像去噪,提出了一种基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型。该模型很好地继承了现有的全变分(TV)模型去噪效果与保持图像边缘细节特征的优点,同时利用分数阶微分运算特有的幅频特性优势,较好地保留了图像平滑区域中灰度变化不大的纹理细节。实验结果表明:一方面,与现有去噪方法相比,新模型不仅具有较强的抑制噪声能力,而且能较好地保持图像边缘特征,还能保留更多的图像纹理细节信息,优于常用的整数阶偏微分图像去噪方法;另一方面,从峰值信噪比的对比实验可以看出该模型去噪效果优于其他方法,较好地达到了去噪目的,是一种有效、实用的图像去噪模型。 相似文献