基于Curvelet域隐马尔可夫树模型的SAR图像去噪

从SAR图像相干斑噪声的统计特点出发,将Curvelet变换与隐马尔可夫树(HMT)模型相结合,提出了一种基于Curvelet域隐马尔可夫树(HMT)模型的图像去噪方法.利用HMT模型捕获Curvelet系数之间的尺度从属性,较好地实现了普通图像去噪和SAR图像的相干斑噪声抑制,同时分析了文中算法的去噪机理和计算复杂度.仿真实验证明,与小波域HMT模型方法和Curvelet变换方法比较,主观视觉效果和数值指标都有明显改进.平滑指数(FJ)值大小适中,水平和垂直边缘保持指数(ESI)平均提高了约0.2～O.3.     

基于第二代Curvelet变换的自适应图像增强

Curvelet是继小波和Ridgelet之后一种新的图像多尺度表示方法,Curvelet具有多尺度,多方向的特性,属于高度各向异性的变换。第二代Curvelet变换克服了第一代Curvelet变换的高数据冗余度问题,特别是基于”Wrapping”方式的第二代离散Curvelet算法,不仅运算快速、几何真实,而且快速可逆。因此,将第二代Curvelet变换用于图像增强,并通过自适应地确定Curvelet分解子带的噪声水平,实现了一种自适应图像增强方法。实验结果表明,同基于小波变换的图像增强方法相比,该方法具有明显的优势。     

一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法

小波变换在分析二维图像中曲线或者直线边缘特征方面存在明显不足,用于红外图像去噪中没有较好的逼近精度和稀疏表达能力。为解决上述问题,提出一种基于Curvelet变换的阈值改进算法,即采用软硬阈值结合的方式,形成新的阈值函数。通过对可见光和红外图像进行仿真实验。结果表明,该方法与正交小波去噪以及软硬阈值去噪算法相比,在去噪和保持边缘的同时,取得了较好的红外视觉效果,并且峰值信噪比PSNR也得到一定的提高。     

一种基于脊波变换的图像去噪方法

Ridgelet是继小波变换(Wavelet)后提出的一种新型的多尺度分析方法,它特别适合于具有直线或超平面奇异性的二维信号的描述,而且具有较高的逼近精度.利用脊波变换的方法,设计了一种基于脊波变换的改进的图像去噪算法,该算法采用指数型阈值函数,利用SureShrink自适应阈值.试验结果表明,该方法比起Wavelet全局硬、软阈值,Ridgelet全局硬、软阈值,具有明显的优越性.     

基于Curvelet变换抑制SAR图像斑点噪声的方法

提出了一种基于Curvelet变换来抑制合成孔径雷达（SAR）图像中噪声的方法，Curvelet是一种新的多尺度变换理论，具有各向异性的特征，克服了小波在处理大干一维的高维信号时的不足。该文在介绍Curvelet变换理论及其实现的基础上，引出了SAR图像斑点噪声的去除方法，并改进了Curvelet算法，降低了其运算复杂度，讨论了SAR图像噪声方差的估计，最后和其它的SAR图像去噪方法作了对比和分析。     

Curvelet变换及其在图象处理中的应用

根据小波变换在图象处理中的缺陷,我们提出了基于Ridgelet变换的Curvelet变换的图象处理方法.Curvelet变换对于含有曲线不连续性的图象的表示满足稳定、有效、接近最优等性质.我们采用基于Ridgelet变换的方法实现Curvelet变换,试验证明对变换后的系数进行简单的阈值处理就可以获得很好的去噪和边缘增强效果.我们相信Curvelet变换在图象处理中的潜力是巨大的.     

基于第2代Curvelet变换的彩色图像去噪

提出基于第2代Curvelet变换的彩色图像去噪算法,克服小波变换在表达彩色图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷。该算法适合分析二维彩色图像中的曲线或直线状边缘特征,且具有较高的逼近精度和稀疏表达能力。通过Matlab对512×512的Lena和Babon彩色图像进行仿真实验,结果表明,该算法在视觉效果和性能指标方面都优于小波和Ridgelet算法。     

基于有限Ridgelet变换的图像去噪

Ridgelet变换是一种新的图像多尺度几何分析（MGA）方法,它能有效地对图像进行多尺度,多方向的描述。M．N．Do提出一种可逆的,正交化的,极好重建性的Ridgelet变换实现一有限Ridgelet变换（FRIT）。本文将有限Ridgelet变换应用到线状边界明显的图像去噪中,实验结果表明,它比小波去噪取得更好的效果。     

基于Ridgelet变换的多尺度去噪算法研究

给出了Ridgelet变换的理论,并提出了一种基于尺度因子与Ridgelet变换的图像去噪算法,将Ridgelet应用于图像去噪并与小波去噪进行比较。实验结果表明,该算法对高斯白噪声污染的图像去噪具有较好的效果,不仅可以提高处理图像的信噪比,而且图像的视觉效果有明显改善。     

基于第二代Curvelet变换的彩色图像增强算法

针对小波变换对彩色图像增强算法诸多问题,提出基于第二代Curvelet变换的彩色图像增强算法,它克服了小波变换在表达彩色图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷,更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征。阐述了第二代Curvelet变换的基本原理,通过对512×512的Lena和Babon彩色图像仿真实验,实验结果表明算法对彩色图像具有很好的增强效果,提高了彩色图像的对比度,降低了噪声,同时也较好地保留了边缘信息,无论是从视觉效果还是从性能指标都优于小波和Ridgelet算法。     

一种自适应阈值曲波图像去噪算法

利用曲波变换进行图像去噪能取得较好的效果,但是现有的曲波去噪没有充分利用图像曲波系数的特点,容易过分扼杀图像的细节信息.本文提出了一种基于阈值自适应的曲波图像去噪算法,利用图像经过曲波变换后的能量分布特性选取阈值,以更好地保护图像细节.实验结果表明,该算法可以将每一尺度上的信号与噪声在最大程度上分离,有效去除了高斯白噪声,进一步提高了峰值信噪比,更好地实现了去除噪声与保护图像细节之间的平衡.     

基于曲波变换和小波变换的图像去噪算法

针对应用曲波变换进行图像处理过程中所产生的伪影现象,提出一种基于快速离散曲波变换和小波变换的联合去噪算法。对噪声图片分别采用非抽样小波变换和快速离散曲波变换进行去噪,并对经过快速离散曲波变换去噪后的图像进行四叉树分解,根据分解结果对图像进行重构得到最终融合图像。实验结果表明,联合去噪算法对图像的边缘和均匀区域都有较好的去噪效果,能够有效抑制伪影,具有较高的峰值信噪比。     

基于曲波变换的图像融合方法

本文在研究了曲波变换的特性后,提出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并分别将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像和医学图像利用此方法进行了融合.这种方法不仅能够完好地显示了源图像各自的信息,而且能很好地将源图像的细节融合在一起.实验结果表明采用这种方法可以得到更好的融合效果.     

基于改进Normal Shrink阈值估计的曲波图像降噪

结合Curvelet变换的特点改进Normal Shrink阈值算法的尺度参数,提出一种改进的自适应阈值降噪方法。该方法发挥了Curvelet变换对曲线边缘的稀疏表示的特性优点。实验结果表明在图像降噪方面与传统的小波收缩阈值方法相比不但有更好的视觉效果,而且峰值信噪比值也更高。     

一种基于第2代曲波变换的尺度相关图像去噪方法

从第2代曲波变换为基础,提出了一种利用尺度相关性进行自适应阈值收缩的图像去噪方法。通过实验比较小波与第2代曲波图像去噪,采用峰值信噪比对去噪结果进行了客观评价,实验结果表明,本文提出的图像去噪方法明显优于小波图像去噪方法,并且相对于单纯的阈值收缩去噪也有很大提高。     

基于小波变换的图像去噪

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。针对传统去噪方法的缺陷,从理论上推导了二维小波分解和重构具体算法,研究了小波图像去噪的基本理论和方法,在此基础上利用Matlab7．0．1对含有两种不同高斯白噪声的图像进行了仿真实验,实验表明,基于小波变换的图像去噪可以有效地提高图像的去噪效果。     

基于曲波变换的图像非线性增强改进算法

在传统曲波图像增强中,非线性增益函数通常需要调节多个参数。针对该问题,提出一种基于曲波变换的图像非线性增强改进算法。在处理低对比度图像前,对其空间域特征进行分析处理,将空间域非线性增强和曲波非线性增强处理相结合,通过较少的参数选择,结合曲波变换的多尺度特性,提高曲波增强方法的自适应度。实验结果证明,该算法具有较好的图像增强效果。     

复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合图像降噪

提出了一种基于复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合（CGSM）模型的图像去噪方法．指出Curvelet 变换重构图像存在“划痕”和“嵌入污点”的主要原因是Curvelet 变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和 改进的Radon 变换分别代替原Curvelet 变换中的实小波变换和Radon 变换．构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet 变换．本文同时把高斯尺度混合（GSM）模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉 能力的复数GSM 模型,并在复数Curvelet 变换域,采用贝叶斯最小平方（BLS）估计器对CGSM 模型下含噪复系数 进行有效估计,从而实现降噪．实验结果表明,无论是用PSNR 指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能 均好于传统Curvelet 去噪、Curvelet 域HMT 去噪和小波域BLS-GSM 去噪．本文方法在有效去噪的同时,具有很好 的图像边缘和细节保护能力．