基于非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型的图像降噪

提出了一种图像去噪方法,将高斯尺度混合(GSM)模型引入非下采样Contourlet变换(NSCT)域,构造了基于NSCT分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方(BLS)估计进行局部去噪。仿真实验结果表明,通过本文提出的方法能够有效去除高斯噪声,较完整地保持图像中的边缘等细节信息,在峰值信噪比(PSNR)提高与视觉效果上优于其它的去噪方法。实验结果验证了方法的正确性。     

复小波包域复数高斯尺度混合模型图像降噪

提出一种基于四树复小波包变换(QCWPT)复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪新方法。含噪图像经多尺度QCWPT被分解成一个低频复数逼近子图和若干高频复数方向细节子图。在大尺度下,可认为低频逼近子图为信号复系数予以保留;对各尺度复数方向子图按照对数熵代价函数确定最优复小波包基。把能很好刻画小波系数边缘分布形状和局部邻域强相关性的高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,新的CGSM模型具有很好刻画图像幅值和相位信息的能力,并利用该模型对复系数进行贝叶斯最小均方(BLS)估计,从而实现去噪目的。实验结果表明,无论是峰值信噪比(PSNR)指标还是视觉效果,本文方法的去噪性能均好于双树复小波变换(DCWT)、QCWPT和小波域GSM模型去噪,并且在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力。     

IMAGE WAVELET DENOISING USING THE ROBUST LOCAL THRESHOLD

This paper suggests a scheme of image denoising based on two-dimensional discrete wavelet transform.The denoising algorithm is described with some operatiors.By thresholding the wavelet transform coefficients of noisy images, the original image can be reconstructed cor-rectly.Different threshold selections and thresholding methods are discussed.A new robust local threshold scheme is proposed.Quantifying the performance of image denoising schemes by using the mean square error, the performance of the robust local threshold scheme is demonstrated and is compared with the universal threshold scheme.The experiment shows that image denoising using the robust local threshold performs better than that using the universal threshold.     

Image denoising using derotated complex wavelet coefficients

A method for removing additive Gaussian noise from digital images is described. It is based on statistical modeling of the coefficients of a redundant, oriented, complex multiscale transform. Two types of modeling are used to model the wavelet coefficients. Both are based on Gaussian scale mixture (GSM) modeling of neighborhoods of coefficients at adjacent locations and scales. Modeling of edge and ridge discontinuities is performed using wavelet coefficients derotated by twice the phase of the coefficient at the same location and the next coarser scale. Other areas are modeled using standard wavelet coefficients. An adaptive Bayesian model selection framework is used to determine the modeling applied to each neighborhood. The proposed algorithm succeeds in providing improved denoising performance at structural image features, reducing ringing artifacts and enhancing sharpness, while avoiding degradation in other areas. The method outperforms previously published methods visually and in standard tests.     

局部高斯尺度混合模型的傅里叶-小波图像降噪

提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法.所提出的降噪方法综合了两者的优点,考虑到噪声小波系数间的相关性,小波系数统计特性通过局部高斯尺度混合统计模型来刻画.实验结果表明,此法可有效去除噪声,并且能够克服传统的小波去噪效果与选用的小波基函数相关的局限性,和其他方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上比较,此方法降噪效果明显较好.     

一种基于新混沌映射的矩形图像三维加密算法

二维混沌映射应用于图像加密时一般要求图像是 正方形,且加密中只进行图像置乱,不改变像素值, 不能抵御明文攻击。提出一种基于新混沌映射的矩形图像三维加密算法:首先利用像素值的 特点,将图像 分为8层,再将每层依次进行平铺、连接,构成一个原图8倍大的新图像。接着,利用映射 原理,设计能 加密矩形图像的新混沌映射,并对新图像进行图像置乱。最后,把密图转换为成原图大小。 解密过程和解 密过程对称。仿真表明:加密算法可处理矩形图像,能同时快速实现图像置乱和混淆,改变 了图像像素的 统计特征。测试与安全性分析验证了算法的有效性和加密安全性。     

Image denoising and quality measurements by using filtering and wavelet based techniques

An image is often corrupted by noise in its acquisition and transmission by various kinds of noises. Image denoising using thresholding methods find appropriate values (threshold) which separates noise values to actual image values without affecting the significant features of the image. Wavelet transform represents image energy in compact form and representation helps in determining threshold between noisy features and important image feature. In this paper we have worked with denoising of salt–pepper and Gaussian noise. The work is organized in four steps as follows: (1) image is denoised by filtering method, (2) image is denoised by wavelet based techniques using thresholding, (3) hard thresholding and filtering method applied simultaneously on noisy image, (4) results of PSNR (peak signal to noise ratio) and MSE (mean square error) are calculated by comparing all cases.     

改进的小波域阈值算法在图像去噪中的应用

针对传统小波阈值函数在阈值处间断、小波估计系数与实际系数存在恒定偏差,导致去噪后的图像出现失真,产生伪吉布斯等问题,在对软、硬阈值和几种具有代表性的改进阈值去噪法分析的基础上,提出一种新的改进阈值算法,并对阈值进行改进。最后用Matlab客观性能分析上均优于常用阈值函数。     

Image sequence coding using adaptive vector quantisation in wavelet transform domain

A new scheme for image sequence coding using the wavelet transform and adaptive vector quantisation is proposed. The transform is used to decompose an image into multiresolution and multiband sub-images. Adaptive vector quantisation is then applied to achieve image data compression with good quality and low bit rate. Experimental results are presented.<>     

室内位置指纹定位方法中的小波去噪应用

采集的位置指纹包含的大量随机噪声严重影响着位置指纹定位方法的精确度,为了提高位置指纹定位方法的精确度,文中提出了一种基于卡尔曼滤波和小波去噪相结合的方法来去除采集获得的位置指纹中的随机噪声的方法。实验结果表明,与常规的去噪方法相比,基于此方法的位置指纹定位算法精度有一定程度的提高。     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪研究

针对均值滤波现有的缺点和小波变换存在的优势,特提出将小波变换和均值滤波相结合的算法,在该算法中,首先通过小波去噪进行图像处理,将处理后的图像通过小波变换得到近似图像、水平、垂直和对角三个高频细节提取出来,针对含噪图像的特点,对水平、垂直和对角三个高频细节采用不同的滤波模板进行中值滤波变换,最后将近视低频细节和变换后的三个高频信号采用逆小波变换得到再一次去噪后的图像。经过仿真实验结果可知,该算法在有效降低噪声的同时,保留了尽可能多的图像细节信息,其去噪效果优于单一的小波变换去噪、均值滤波去噪。     

一种基于尺度相关的小波图像去噪方法

本文根据信号与噪声在小波变换下表现出的不同的传播性质,提出了一种基于空域相关的图像去噪方法。该方法通过计算相邻尺度小波系数乘积的累积直方图,确定阈值,再通过利用改进的阈值函数对小波系数进行阈值处理。通过试验结果表明,本文的算法在有效去除噪声的同时,能够较好的保留图像的细节信息。     

基于中值滤波和小波变换的图像去噪

针对混合噪声的特点,提出一种中值滤波和小波变换相结合的去噪方法。首先对噪声图像进行中值滤波,然后再通过小波阈值法对噪声进行去除,达到去噪目的。最后进行了Matlab仿真实验以及客观标准评价,结果表明:这种方法改善了图像质量,去噪效果优于传统的软、硬阈值方法以及单纯的中值滤波方法,可以有效的去除混合噪声。     

Image compression by texture modeling in the wavelet domain

High-quality image compression algorithms are capable of achieving transmission or storage rates of 0.3 to 0.5 b/pixel with low degradation in image quality. In order to obtain even lower bit rates, we relax the usual RMS error definition of image quality and allow certain "less critical" portions of the image to be transmitted as texture models. These regions are then reconstructed at the receiver with statistical fidelity in the mid- to high-range spatial frequencies and absolute fidelity in the lowpass frequency range. This hybrid spectral texture modeling technique takes place in the discrete wavelet transform domain. In this way, we obtain natural spectral texture models and avoid the boundary blending problems usually associated with polygonal modeling. This paper describes the complete hybrid compression system with emphasis on the texture modeling issues.     

结合小波域马尔可夫树模型的压缩采样图像重建

已有的研究表明基于模型的压缩采样信号重建可以取得更好的重建效果。本文提出一种结合小波域马尔可夫树模型的压缩采样图像重建方法。马尔可夫树模型很好的匹配了图像小波变换后的系数在尺度间的持续性。这种统计特性可以在正交匹配追踪算法中协助原子的选取,从而更准确的选取具有大幅值系数的原子。在本文提出的新算法中,每次迭代新增的原子是从与残差信号较匹配的候选原子中选取。候选原子中使模型的状态似然函数最大的原子被选出。实验结果表明,新算法可以更准确选出具有大系数原子,重建的图像质量好于其它传统方法。     

一种基于小波域系数收缩的图像降噪改进算法

本文根据小波变换中分解级数与噪声在小波域中的特性,利用具有平移不变性的稳态小波分解方法,将Donoho的小波系数收缩算法用于局部小波系数的处理,并提出了一种具有自适应特性的阈值设定方法.这种方法由于考虑到了局部小波系数的变化特点和图像中信息分布的不均匀性,对加性高斯白噪声的去除具有很好的效果.     

小波域中的维纳滤波法在星图降噪中的应用

小波阈值降噪法是一种简单而有效的方法．在图像降噪处理中广泛使用。但对于任意信号,在MSE意义上的最优信号估计是Wiener滤波器,在此基础上提出了一种基于小波域上的经验Wiener滤波器的设计方法,并应用在星图降噪中,实验结果表明,此方法比一般小波阈值降噪法的效果好得多。     

一种改进的小波系数相关滤波算法

提出一种改进的小波系数相关滤波算法。该算法在小波系数相关滤波的基础上,对去噪后的小波系数进行中值平滑,再重构新的小波系数,获得去噪后的信号。利用新的小波系数重构信号,有效降低了信号中的噪声,减少了小波相关滤波算法存在的"毛刺"。仿真试验结果表明,当信噪比在5 dB-15 dB范围内变化时,该算法在均方根误差(RMSE)和平滑度2个指标上均优于原算法,具有更好的降噪效果。     

一种基于小波变换的偏微分方程图像去噪方法

针对纹理图像在去除噪声时,纹理信息容易被磨光,尤其是纹理的线状结构很容易被破坏的问题,提出在小波域改进耦合P-M扩散与相干增强扩散的方法,并用改进的方法对不同的小波子带进行扩散,然后重构,得到去噪图像.数值实验结果表明,本文方法在达到一定降噪效果,保持区域内部较好光滑性的同时,对保持纹理信息、纹理的线状结构及纹理的光滑有很好的效果,说明该方法对纹理图像去噪有较好的效果.