基于Curvelet变换与小波包变换联合的图像去噪算法

小波包变换在处理图像中的平滑区域时能够起到较好的效果,而Curvelet变换可以更好地逼近线性奇异高维函数,对图像的边缘区域有最稀疏的表示.在此基础上提出了基于二者联合的图像去噪算法,在对含噪图像进行分割后,分别对线性区域和平滑区域采用Curvelet阈值去噪处理和小波包阈值去噪处理.该方法充分发挥了二者各自的优势,实验表明,它对图像的去噪效果要优于单纯的Curvelet或小波包去噪方法.     

加强边缘保护的Curvelet图像去噪方法

提出了一种基于Curvelet变换的图像去噪方法。我们改进了Starck等所提出的Curvelet变换，去除了“环绕”现象，并将硬阈值去噪法与基于子带相关的图像去噪法相结合，在去除噪声的同时对图像的边缘特征予以保护。实验结果表明，用该方法去噪后的图像PSNR值更高，视觉效果也更好。     

基于非抽取小波变换的遥感图像贝叶斯去噪

图像去噪是遥感图像处理的一个重要方面。文中基于非抽取小波变换,提出了一种贝叶斯图像去噪方法。对小波系数采用广义高斯分布建模,根据贝叶斯估计理论,得到贝叶斯收缩阈值,采用软阈值收缩去噪。实验结果表明：该去噪方法能够有效地抑制正交小波变换产生的人为干扰和伪Gibbs现象,与正交小波变换阈值去噪方法相比具有明显的优越性。     

高分辨率红外图像的分层自适应阈值Curvelet系数萎缩去噪方法

高分辨率红外图像在基于小波系数阈值萎缩的去噪过程中,容易导致边缘模糊或丢失等失真。文中首次引入基于wrapping的第二代快速Curvelet变换,对图像边缘信息进行有效的稀疏保存,并采用分层自适应阈值算法独立估计每个尺度、方向上的Curvelet系数噪声阈值,并针对红外图像的Curvelet系数能量高度集中于低尺度系数的特点,采用尺度相关的硬阈值对染噪图像的Curvelet系数进行处理。实验结果表明：在不同噪声条件下,与基于小波系数的Visu Shrink,Penalized,sparsity-norm阈值等去噪算法相比,文中提出的去噪算法取得了较好的去噪效果,在噪声方差σ=30时,使用该方法的峰值信噪比(PSNR)可高达31.77 dB,去噪后的图像边缘保持良好,具有较好的视觉效果;同时,文中建议算法的计算量比传统Curvelet降低了70%以上,适合在DSP等嵌入式系统应用。     

基于双正交小波和边缘加权的图像去噪算法

文中针对现有去噪算法存在的问题,提出了一种基于双正交小波和边缘加权的新的图像去噪算法.该算法对图像进行基于图像移位相关性的自适应二叉分解,研究了白高斯噪声在双正交小波分解下的功率谱,并结合图像的边缘信息,对不同区域的去噪阈值以不同权重加权.实验结果表明,文中算法去噪所得图像的MSE优于小波变换全局阈值去噪,视觉效果明显优于维纳滤波去噪.     

基于小波变换和改进SVD的红外图像去噪

针对小波变换红外图像去噪需要已知噪声先验知识的缺点,提出了一种基于分块奇异值分解的正交小波变换红外图像去噪新算法。首先对红外图像进行离散正交小波变换,并对高频图像采用改进的分块奇异值分解估计小波系数,其中对奇异向量采用傅里叶变换进行了修正;最后将低频图像与估计的高频图像通过小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该图像去噪算法能在无噪声先验知识条件下有效去除图像噪声,信噪比有了明显提高,并获得了良好的主观视觉效果。     

一种利用像素分类的自适应小波图像降噪方法

提出了一种结合像素分类与小波变换的图像去噪方法.首先用常用方法获得初步去噪图像,并将其分割为若干图像块,分别计算每个图像块的空间频率.利用归一化的空间频率,对不同的图像块采用不同的阈值进行去噪,空间频率高的图像块采用较小的阈值,反之采用较大阈值去噪.实验结果表明:该方法可在初步去噪图像的基础上进一步提高图像去噪的效果,同时较好地保持图像细节;其去噪效果优于常用的小波图像去噪方法,峰值信噪比(PSNR)相对常用方法最高可提高3.4 dB.     

基于整数小波变换与快速递推GCV的静止图像去噪

基于整数小波提出一种用于自然景物图像去噪的快速递推广义交叉验证(FR-GCV)算法,首先对图像做整数小波变换(IWT),计算小波图像中小波系数的分布概率,然后利用整数递推,降低了GCV函数计算复杂度。最后通过小波系数下采样和阈值上界限定进一步降低了算法复杂度。实验结果表明,FR-GCV算法对自然景物图像去噪耗时比GCV算法降低了90%以上。FR-GCV算法能够快速求取去噪最优阈值,在静止图像去噪领域具有较强的实际意义。     

基于离散平稳小波变换和Bayes估计的红外图像去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换与Bayes估计的红外图像去噪方法。针对红外图像信号与噪声的不同特点,对红外图像进行离散平稳小波变换后,采用Bayes估计方法自适应地从带噪信号的小波系数观测值中估计信号的小波系数值。该方法不仅有效克服了传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,也避免了常用小波去噪算法对小波系数截断式处理可能造成的图像细节模糊和信息丢失。最后,通过对实际电力设备红外图像的去噪实验,验证了方法的有效性。     

小波阈值函数优化算法在金属零件上的应用

针对传统硬阈值函数在阈值处不连续、传统软阈值函数中小波系数与小波估计系数之间存在恒定偏差的问题,提出一种优化新型阈值函数的图像去噪算法.本文所提算法不仅对高频噪声进行有效去噪,而且兼顾低频分量,从低频分量中提取少量细节信息,从而提高原图像和重构图像的相似度,之后再对重构图像进行中值滤波.仿真结果表明,相比于传统的软、硬阈值函数,采用本文优化后的阈值函数进行图像去噪,不仅主观上视觉效果更好,而且峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)值增加了约7 db,结构相似性(Structural Similarity, SSIM)增加了约0.1,均方误差(Mean Square Error, MSE)降低了76%.此外,对含高密度椒盐噪声的图像进行优化阈值函数和加权均值滤波相结合的算法去噪后,仿真结果与单一阈值函数去噪相比,峰值信噪比增加了约5%,均方误差降低了约5.5%,结构相似性增加了约0.1.     

Image denoising algorithm based on even step-length generalized cross validation model

Generalized cross validation (GCV) is a significant mean square error (MSE) estimator. It is widely used for image denoising because it can provide an optimal denoising threshold for these wavelet coefficients of noise image. However, the computational complexity of GCV is higher than that of the universal threshold denoising algorithm. In this study, an efficient and fast image denoising algorithm is proposed based on even step-length (ESL) GCV model. In ESL-GCV model, only the thresholds on even points are calculated from four to the maximum wavelet coefficient. In addition, the ESL-GCV model is optimized using the integer wavelet transform (IWT). These experimental results show that the IWT-based ESL-GCV model can provide lower computational complexity and the better peak signal-to-noise ratio (PSNR) than those of the traditional GCV. The proposed algorithm has important theoretical and practical value for image denoising in the future.     

基于正交小波变换的图像去噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。     

Shearlet变换域自适应图像去噪算法

首先采用Haar小波滤波器,设计出一种数字Shearlet变换算法。然后对Shearlet系数间的相关性进行统计分析,提出了一种尺度相关的自适应阈值收缩图像去噪算法。最后选用峰值信噪比和视觉质量为评价标准,实验验证算法的去噪性能。结果表明,本文算法获得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息。     

激光主动成像图像噪声抑制方法

针对激光主动成像图像特点及实际应用需要,提出了一种基于同态滤波与双数复值小波变换级联的图像降噪算法。首先通过同态滤波将乘性散斑噪声变换为加性噪声;然后用基于改进Q-shift滤波器的双树复值小波对含噪图像进行分解,通过Bayes自适应阈值法修正小波系数;最后再进行相应的逆变换得到去噪图像。该算法具有近似平移不变性、多方向选择性及精确重构性,采用信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）和运行时间作为算法去噪性能的评价标准进行实验。实验结果表明该算法能够有效抑制图像中的散斑噪声,计算效率高,且很好地保护了图像细节。     

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。     

一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法

在现有阈值去噪算法的基础上提出了一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法,该算法提出的新阈值函数具有连续可导、小波系数偏差小、阈值自适应性强等优势.不仅保留了分解后的低频小波系数,还有效滤除了高频系数中的噪声系数,使得重构后的图像更接近原始图像.对高斯白噪声的Bridge图像、Lena图像及含“斑点噪声”的B超Fetus图像进行仿真,实验的结果表明,无论是新阈值函数的视觉效果,还是定量指标PSNR和MSE,均优于现有的阈值图像去噪算法.其边缘及细节信息能得到较好的保护,无明显振荡,图像更平滑、均匀,且在复杂噪声背景下,该方法具有较好的顽健性.     

利用HSSIM和残差比阈值的3维激光扫描图像去噪

为了更好地实现3维激光扫描图像的去噪,提出一种融合直方图结构相似度(HSSIM)和残差比阈值的改进稀疏去噪算法。利用初始化过完备字典进行稀疏分解,以相似因子代替重构误差作为保真项,利用残差比阈值作为正交匹配追踪算法的迭代终止条件对图像进行去噪,获得了去噪后图像的峰值信噪比及HSSIM指标。结果表明,与基于db2小波变换、多尺度曲波变换和离散余弦变换的去噪方法相比,该算法能获得更好的峰值信噪比和HSSIM数据。在有效去除图像噪声的同时还能更有效地保留图像的细节特征。     

基于自蛇模型和小波分析的图像去噪

提出基于自蛇模型和小波分析的集成图像去噪算法,以及峰值信噪比、保护边缘指数的去噪性能综合评价指标。首先利用自蛇模型对含噪图像滤波,然后将处理后的图像进行小波分解,保持低频分量系数,对其高频分量再次利用自蛇模型去噪,最后对处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的图像。实验结果表明,本文算法在去噪能力和和保护边缘能力两方面均好于自蛇模型算法和2次迭代自蛇模型算法。