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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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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。 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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Contourlet相关性和PCA的图像融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,它比小波变换具有更好的方向性和更好的稀疏表达性能。将Contourlet变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息。基于Contourlet变换系数相关性的图像融合算法是将图像进行Contourlet变换分解后,针对高频分解系数尺度内以及尺度间像素点具有的相关性设计图像融合规则,低频信息选择PCA的方法进行融合,最后通过重构得到融合图像。实验结果表明Contourlet能够为融合图像保留更全面的原始图像信息,基于相关性的图像融合算法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。 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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压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示,但是DCT时频分析性能不佳,小波方向选择性差,不能很好地表示图像边缘的信息。为此,利用Curvelet变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性,提出基于Curvelet变换的图像压缩感知重构算法,采用Curvelet对图像进行稀疏表示和小波域阈值处理,以此解决信号重构噪声问题。实验结果证明,与传统小波变换和Contourlet变换相比,该算法在Lena图像上峰值信噪比平均提高了1.86 dB和1.15 dB。将Curvelet变换应用于压缩感知,能使图像边缘和平滑部分得到最优的表示,图像细节部分重构效果得到大幅提升,有效提高图像整体重构质量。 相似文献
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基于非抽样Contourlet变换的最佳软阈值图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
方洁 《计算机技术与发展》2011,21(2)
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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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随着互联网的飞速发展,产生大量的图像信息。为了减小存储并提高图像质量,故提出了一种基于奇异值分解和Contourlet变化结合的有损图像压缩算法。该算法先对图像进行奇异值分解,根据奇异值对图像信号的贡献,选取适当的奇异值,来实现图像压缩,再对图像进行Contourlet 变换和量化,实现图像二级压缩。将该算法和图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法进行实验比较,试验结果表明,该算法比图像奇异值分解直接压缩算法、Contourlet变换压缩算法有更好的性能,在同样的压缩比的情况下能获得更高的峰值信噪比和SSIM。 相似文献
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基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后,分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像,选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时,采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时,不需要原始图像,实现了盲提取。实验结果表明,提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击,具有较好的不可见性和鲁棒性,提高了指纹识别的可靠性。 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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针对传统变换域图像融合算法存在边缘轮廓和方向性纹理描述不够清晰,以及对线性非平稳的信号通常不能取得很好效果的问题。提出一种将Contourlet变换和图像区域特征相结合的图像融合算法。根据Contourlet变换空间下图像高频区域和低频区域的特点,采用低频区域能量特征匹配和高频区域分形特征匹配的方法来进行融合匹配。实验表明,该算法比传统的Contourlet融合和小波融合效果表现更好。 相似文献
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特征提取是模式识剐中的一个关键问题.本文提出了一种基于Contourlet变换的特征抽取算法.Con-tourlet变换具有多方向性和各向异性,能以接近最优的方式描述图像的边缘和纹理.文中算法利用Contourlet变换各子带系数的统计特性,构造特征矢量.Contourlet变换获得的特征是图像的局部特征,图像不同子带特征的分类能力是不相同的,针对各子带数据的离散程度进行加权处理.为分类能力强的特征量赋予较大的权值.该算法充分利用样本的统计信息,简捷、高效,并具有一定的鲁棒性.将该算法应用于Brodatz图像库纹理图像的检索,验证了算法的有效性. 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