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。     

一种基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值去噪方法

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。     

Contourlet域中邻域窗最优阈值滤噪算法

提出一种基于Contourlet变换域的图像滤噪算法,对带噪图像进行多尺度、多方向的Contourlet分解,依据Contourlet变换域系数的估计损失期望最小化准则,在Contourlet域中得到各子带内邻域系数的滤噪最优阈值与最优窗口尺寸,利用Contourlet变换域系数的萎缩实现滤噪。仿真结果表明,与现有的Contourlet变换域图像滤噪算法相比,该算法能有效保护图像的细节和纹理,具有较好的视觉效果和较高的峰值信噪比。     

改进的Contourlet变换的图像去噪算法

为了更有效地去除图像中的噪声,提出一种基于Contourlet变换的新阈值与改进阈值函数的图像去噪方法。新阈值考虑了图像经Contourlet变换后在低尺度子带和高尺度子带的去噪特性,较好地克服通用阈值的不足;改进阈值函数对阈值处理的Contourlet变换的高频细节系数分为上频、中频和下频,并进行相应的处理,较好地弥补各阈值函数的缺陷。实验结果表明,与通用阈值相比,新阈值能更有效地去除图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比(PSNR),结合改进阈值函数后,图像的边缘细节得到更好的保护,视觉效果更好。     

基于层结构的Contourlet多阈值图像去噪算法

研究了多尺度几何分析工具Contourlet，提出了一种基于层结构的Contourlet多阈值去噪算法。该算法将硬阈值算法与基于子带相关的图像去噪方法相结合，根据Contourlet变换后各层分解的系数数目及噪声强度设定阈值，并利用硬阈值函数实现图像去噪。使用该算法去噪后的图像在主观视觉效果和客观质量等方面较小波算法有显著提高。     

基于相关性阈值的NSCT图像去噪方法研究

利用非下采样Contourlet变换(NSCT)平移不变性、多分辨率、多方向的优点,提出一种基于尺度相关与阈值去噪相结合的非下采样Contourlet变换图像去噪方法。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,然后采用相关系数归一的方法,结合Bayesian自适应阈值来达到更好的去噪效果。仿真实验表明,该方法在提高去噪后图像的峰值信噪比的同时,有效保留了图像的纹理信息,避免伪吉布斯现象,改善了图像的视觉效果。     

小波模极大值在图像消噪中的应用

提出利用小波模极大值进行图像消噪方法,对含噪声图像进行离散平稳小波变换和噪声标准差的估计,在Bayes-shrink阈值计算的基础上,得到消噪的阈值计算公式。对各尺度各子带的小波系数模极大值进行判断,获得由图像边缘产生的小波系数,使用自适应多阈值的方法在小波各尺度、各子带萎缩非图像边缘产生的小波系数。经平稳小波逆变换得到消噪后的图像。实验结果表明,与以前消噪方法相比,该方法具有更好的效果。     

一种基于非抽样LP的Contourlet变换图像去噪方法

由于提高Contourlet变换冗余性可以抑制去噪结果中的伪Gibbs现象,因此为了提高变换冗余度和避免数据量过大,以进行快速有效的图像去噪,提出了一种基于非抽样LP的Contourlet变换图像去噪方法。该方法首先对带噪图像进行非抽样LP多尺度分解;然后对各子带图像进行临界抽样的DFB分解,再采用尺度相关的分层模型对各子带图像进行阈值处理;最后对处理后的子带图像进行DFB和LP重建,以得到去噪后的图像。与同类型有关方法进行的对比实验表明,在去噪后图像的PSNR值上,该方法比常规Contourlet变换方法至少提高1dB;在完成时间方面,该方法比其他改进方法快1倍以上。     

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。     

基于灰色关联度改进的Contourlet变换图像去噪算法

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。     

SAR图像的NSCT域自适应收缩相干斑抑制

提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet（NSCT）变换域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法。首先将SAR图像分解至NSCT域,其次对NSCT系数进行Pizurica自适应收缩。利用NSCT变换的良好的方向选择性及平移不变性,同时结合Pizurica自适应收缩的方向空间相关性及其局部噪声度量,自适应地得到各方向的高频子带系数对应的收缩因子,修正NSCT系数,最终将修正后的子带系数通过NSCT逆变换获得经过斑点噪声抑制的图像。实验结果表明,与小波域软阈值和Contourlet域软阈值算法相比,该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能更好、更清晰地保持图像的边缘细节特征。     

基于非抽样Contourlet变换的最佳软阈值图像去噪

研究了小波变换在图像处理中的缺陷,以及Contourlet变换在图像处理中产生伪Gibbs失真的原因。为了在多尺度分析框架下改进图像去噪的效果,提出了一种基于非抽样Contourlet变换的图像去噪算法,利用非抽样Contourlet变换的多尺度多方向性以及平移不变性,对加噪图像进行非抽样Contourlet变换得到变换系数,然后对变换系数采用分层最佳软阈值处理,最后将其反变换得到去噪后的图像。实验结果表明,与Contourlet变换图像去噪算法相比,该算法可以达到更好的效果。     

非抽样Contourlet变换的低频数字水印

非抽样Contourlet变换（NSCT）是一个平移不变、多尺度、多方向的变换,在图像处理中具有一定的优越性,提出一种基于非抽样Contourlet变换的数字水印算法,低频系数集中了图像的大部分能量,在低频嵌入水印可以提高鲁棒性,为了满足不可见性,对低频系数进行8×8的分块,根据每一块的能量以及人类视觉特性进行自适应的嵌入水印,实验结果表明算法具有很好的鲁棒性和不可见性,能够有效地抵抗JPEG、噪声等攻击。     

非采样Contourlet域内的区域对比度图像融合

针对传统的基于小波对比度图像融合方法的不足,结合非采样Contourlet变换的优点提出了一种新的基于非采样Contourlet变换的区域对比度图像融合方法。该方法对图像经非采样Contourlet变换后得到的低频分量采用基于区域能量的自适应加权融合;高频分量结合人眼的视觉特性,提出了一种新的基于区域对比度的加权与选择相结合的融合方法。通过非采样Contourlet变换的逆变换得到融合图像。实验结果表明,该融合方法较传统的方法具有更强的获取细节信息的能力,其融合效果优于传统的图像融合算法。     

基于NSCT 的自适应乘性水印局部最优非线性盲检测算法

图像水印算法研究是多媒体技术领域中的重要议题。比较并结合当前两类主流的 图像水印算法,提出了一种基于非下采样Contourlet 变换的自适应乘性水印算法。借鉴Barni 的“pixel-wise masking”模型和冗余小波域掩盖效应建模的做法,建立非下采样Contourlet 变换域 掩盖效应计算模型。用广义高斯分布模型和Cauchy 分布模型描述非下采样Contourlet 变换系数 的统计特性,将水印的检测问题表述为一个复合假设检验。通过理论推导分别建立了乘性水印 的两种局部最优非线性盲检测器及检测门限的自适应确定方法。实验结果表明,非下采样 Contourlet 变换域掩盖效应计算模型使得水印嵌入算法具有良好的视觉不可见性,两种检测器在 无原始图像和自适应嵌入强度系数参与检测的情况下均能准确地检测到水印信息的存在。实验 结果同时显示,基于Cauchy 分布的盲检测器在检测效果和检测时间方面优于基于广义高斯分 布的盲检测器。     

遥感图像变化检测算法研究

提出了一种基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的无监督的不同时相的卫星影像的变化检测新算法。该算法将非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络这两种方法结合,将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。     

邻域窗能量平均的Contourlet变换自适应阈值去噪算法

针对Contourlet多尺度阈值去噪算法中阈值的选取忽略了方向信息影响的问题,提出一种基于邻域窗能量平均的自适应阈值去噪算法。根据Contourlet系数能量分布特点,将系数划分到三个不同的区域,对三个区域的阈值采用不同的因子进行调整,从而得到更好的去噪效果。实验结果表明,与小波阈值去噪、Contourlet阈值去噪以及Contourlet多尺度阈值去噪相比,该算法在峰值信噪比以及视觉效果上都有明显的提高,且能够有效地保留图像边缘细节信息。     

一种基于Contourlet变换的气象图像增强算法

针对气象传真图,提出一种基于Contourlet变换的图像增强方法。充分考虑气象传真图的自身特征和Contourlet变换系数的稀疏性,应用Contourlet变换将包含噪声的图像分解成噪声系数和信号系数,利用气象传真图的主要稀疏系数对分解图像进行增强处理。实验结果表明,该方法是一种有效的气象传真图像增强方法。     

基于多小波—非采样Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法

为抑制Contourlet变换的非平移不变性和冗余性给图像去噪所带来的图像失真等缺陷,提出一种新的基于多小波—非采样Contourlet变换和基于Bayes Shrink的自适应阈值去噪算法：首先利用多小波对图像进行多尺度分解并结合非下采样方向滤波器组进行方向分解,接着根据分解所得到的各方向子带的关系,改进了Bayes Shrink自适应阈值取值方法,对图像进行去噪处理。实验结果表明：该算法去噪后图像的信噪比(SNR)与已有算法相比,有了明显的提高,有效地抑制了原Contourlet变换所造成的伪Gibbs现象,更好地保留了图像的细节信息。