基于斑点方差估计的非下采样Contourlet域SAR图像去噪

 合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声严重影响图像质量,使得SAR图像的自动解译十分困难.本文联合SAR图像的统计特性和非下采样Contourlet对SAR图像细节信息的良好刻画能力,提出一种新的非下采样Contourlet域SAR图像去噪算法,通过估计到的各个高频方向子带的斑点噪声方差和变换系数模值的局部均值,对非下采样Contourlet变换系数进行判定,保留信号系数,抑制斑点噪声系数,实现SAR图像去噪.仿真实验结果表明,本文方法在斑点抑制的同时可以有效保持细节信息.     

Contourlet域自适应萎缩阈值去噪方法

受到传输距离、电子干扰等多方面因素的影响,在测量船远程故障视频诊断系统中,地面接收到的设备状态图像不可避免地混合有随机噪声,因此图像去噪是设备状态图像预处理阶段重要的任务之一。Contourlet变换是一种优异的图像去噪工具,但固定的萎缩阈值不能自适应于Contourlet系数的邻域信息。构造了一种利用Contourlet系数邻域信息的自适应萎缩阈值,用该阈值结合Contourlet循环平移方法实现图像去噪,实验结果表明,该方法可以提高去噪后图像的峰值信噪比。     

基于双变量模型和非下采样Contourlet变换的SAR图像相干斑抑制

该文根据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,应用贝叶斯估值理论推导得到该模型相应的非线性双变量阈值函数。综合SAR图像非对数加性模型和双变量阈值函数,提出基于双变量模型的非下采样Contourlet变换域SAR图像相干斑抑制方法(SNSCTBI)。实验通过对幅度格式和强度格式的SAR图像做相干斑抑制,结果表明该文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,有效抑制了同质区域的相干斑,同时边缘等纹理信息保持清晰。     

基于轮廓变换的自适应阈值图像去噪算法

针对Contourlet变换子带系数相关的特性,对图像去噪的阈值进行了研究,提出了一种新的自适应阈值图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的子带系数,再根据子带系数的能量关系采用改进的Bayes Shrink自适应阈值对图像进行去噪处理。实验结果表明:这种方法提高了图像的PSNR值,增强了去噪后图像的视觉效果,而且更好地保留了图像的边缘信息。     

一种基于Contourlet递归Cycle Spinning的图像去噪方法

综合利用Contourlet变换和递归Cycle Spinning,提出一种新的图像去噪方法.由于Contourlet变换缺乏平移不变性,直接进行Contourlet系数阈值图像去噪会产生伪吉布斯现象(导致图像失真),本文引入递归Cycle Spinning来有效地消除这种由于Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果显示,与小波递归Cycle Spinning图像去噪等方法相比,该方法明显改善图像视觉效果,显著提高图像的PSNR值.     

基于自适应Bilateral滤波的SAR图像相干斑抑制

SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像预处理的关键步骤。Bilateral滤波器是一类可以同时利用像素间的空间相似性与灰度相似性进行图像去噪的算法。针对直接用Bilateral滤波器进行相干斑抑制时存在空间方差系数选择困难及灰度相似性模型不合理的问题,该文提出一种自适应Bilateral滤波算法,该算法根据图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用SAR图像的似然概率函数代替高斯函数来进行灰度相似性度量。理论分析及实验表明,提出方法较相关算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节保持能力。     

基于复小波方向信息的SAR图像斑点噪声抑制

针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换（Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform –DD_DTCWT）方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进,利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标,通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限,由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明,本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数（Bivariate Shrinkage Function--BSF）算法相比较,本文算法具有更好的边缘保持能力。      

基于Contourlet变换和多尺度Rentinex的水下图像增强算法

针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多尺度Retinex算法调整低频系数,提高图像整体对比度;在各带通方向子带上估计噪声,抑制模值小于阈值的系数,改进神经网络中的Sigmoid函数用于调节模值大于阈值的系数;经非下采样Contourlet逆变换得到增强图像。与几种传统增强算法相比,本算法处理的图像达到了抑制噪声、改善图像对比度、突出目标轮廓的目的,具有较高的对比度评估值。     

基于NSCT子带自适应Bayes阈值图像去噪方法

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,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的子带自适应Bayes阈值图像去噪算法。该算法将源图像分解至NSCT变换域．能根据不同尺度、不同方向的子带能量,自适应调整去噪阈值。实验表明,与Contourlet多尺度阈值去噪、Conto...     

基于 LoG 算子改进的自适应阈值小波去噪算法

图像在传输过程中会受到各种噪声干扰,为了实现消除噪声的目的,提出一种基于LoG算子改进的自适应阈值去噪算法。首先,利用LoG算子提取图像的边缘特征信息。接着,根据图像的边缘特征和非边缘特征分别求取改进的阈值函数:对于图像非边缘部分的阈值函数,在软阈值函数的基础上添加一个阈值修正系数,构建新的阈值函数;对于图像边缘部分的阈值函数,将边缘部分小波系数附近的能量和阈值相结合,构建新的阈值函数。最后利用改进的阈值函数对图像R、G、B 3个通道分别处理,保留图像所有的细节信息。实验结果表明,消噪后图像与含噪图像的PSNR值高于传统自适应算法12.09%;MAE值低于传统自适应算法22%。该算法有效保存了图像的边缘信息,综合去噪效果明显提高。     

一种基于改进阈值函数Contourlet域的图像去噪算法

针对Contourlet域中传统硬阈值函数由于函数不连续所造成的振铃和伪吉布斯现象以及软阈值函数由于恒值压缩导致的图像模糊失真的问题,文中提出一种基于改进阈值函数的Contourlet域图像去噪算法。该改进阈值函数引入了指数平滑函数法的思想,使其在Contourlet域内具备连续性、渐进性、偏差性和高阶可导性,克服了软硬阈值函数存在的问题。方法中阈值估计部分选取的是BayesShrink自适应阈值估计,能够比较精准的确定阈值大小,并且解决了传统固定阈值估计过度扼杀变换系数的现象。通过对比实验,文中提出的改进后图像去噪方法在峰值信噪比、均方根误差和图像增强因子等客观评价标准上与传统去噪方法相比具备较好的去噪效果。     

结合Contourlet变换的Bayes自适应图像去噪算法

提出了结合Contourlet变换的Bayes自适应图像去噪算法。充分利用Contourlet变换的局部性、多分辨率、各向异性等优点。通过Contourlet变换得到图像不同尺度不同方向上Contourlet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度几何分析基础上Bayes估计自适应图像去噪算法。实验表明,新算法能够获得良好的视觉效果并且有效地提高了去噪图像的PSNR值,同时有效的避免了“过扼杀”系数现象,更好地保留了图像的纹理和细节。     

基于Contourlet变换的自适应门限分形零树混合图像编码

Contourlet变换的基函数分布于多尺度、多方向上,弥补了小波基函数方向性不足的缺陷.本文考虑了分形编码过程中子树与父树匹配误差门限对编码的影响,提出了一种基于Contourlet变换的自适应门限分形零树混合图像编码方法,给出了所提出方法的实验结果,并与基于小波变换的分形零树混合图像编码方法进行了比较.实验结果表明,在压缩比相同的情况下,本文方法的PSNR性能优于基于小波变换的分形零树混合图像编码方法,能很好地保留图像的纹理和轮廓.     

基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪

系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题。该文依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布,对该模型应用Bayes估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数,综合非下采样Contourlet分解和双变量阈值函数,提出一种基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪方法(NSCTBI)。对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将NSCTBI方法与非下采样Contourlet变换、小波域双变量阈值去噪等方法进行了比较,结果表明在大多数情况下,NSCTBI的PSNR结果相比这些方法高出0.5至2.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果。     

遥感图像的NSCT自适应阈值去噪方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的遥感图像自适应阈值去噪方法。通过小波估计被噪声污染遥感图像的噪声强弱,根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值。仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去噪方法比较,该方法在提高了图像的峰值信噪比的同时也减少了Gibbs现象,图像视觉效果也得到明显的改善。     

基于NSCT域的自适应阈值遥感图像去噪方法

提出一种新的基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的图像自适应阈值去噪方法.根据NSCT系数所在领域区域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应咧值.仿真实验结果表明,通过本文提出的方法能够有效去除遥感图像的高斯噪声,较完整的保持图像的边缘等细节信息.与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Cont...     

基于Contourlet变换自适应阈值的图像去噪算法

综合利用Contourlet变换和图像在各个尺度各个方向上的轮廓细节的大小,一定程度上改进了Donoho阈值"过扼杀"其分解系数的缺点,同时还考虑图像的轮廓细节.实验结果表明,与小波阈值,Contourlet阈值和多尺度Contourlet阈值相比,这两种方法更好的提取了图像的轮廓细节,提高了图像的PSNR值.     

一种基于mean shift的Contourlet域SAR图像去噪方法

Contourlet变换是小波变换的新发展,具有良好的多尺度和多方向性。合成孔径雷达(SAR)图像Contourlet阈值去噪不考虑相邻像素在变换域的联系,将低于阈值的变换系数置零,会丢失图像中的细节信息。针对上述问题,文中提出一种新的去噪算法:首先,将SAR图像进行Contourlet分解;然后,利用具有良好间断点保留能力的mean shift算法处理子带系数。实验结果证实该算法能够在有效抑制相干斑噪声的同时,较好地保留图像中的细节信息。     

基于正态逆高斯模型的非下采样Contourlet变换图像去噪

提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.对于被加性高斯白...