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对SAR图像应用非对数加性模型,通过研究SAR图像中同质区域在非下采样Contourlet域的分布特性,提出对非下采样Contourlet域中、与同质区域相对应的平稳区域的非对数加性噪声使用高斯分布建模。基于该模型,利用局部滑动窗口和对非对数加性噪声方差的自适应估计,在最大后验准则的基础之上求得真实信号的非下采样Contourlet系数。由于未对图像进行对数变换,本文算法很好地保持了原始图像的辐射特性,相干斑被有效地抑制,均匀区域很少有伪吉布斯效应,同时边缘纹理清晰。无论视觉效果还是客观评价指标本文算法都优于许多现存的抑斑算法。 相似文献
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基于非下采样Contourlet变换和双变量模型的图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
在研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上,该文将二者结合起来,提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时,充分挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性,并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明,与当前一些典型的去噪算法相比,该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。 相似文献
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针对Contourlet变换不具有平移不变性,在图像去噪中容易产生伪吉布斯现象的情况,本文将具有平移不变性的非下采样Contourlet变换与相关去噪法相结合,采用不同的相关系数归一化方法,用Bayesian阈值代替传统的硬阈值来达到更好的去噪效果。实验表明,该方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),同时,有效保留了图像的纹理信息,避免了伪吉布斯现象,改善了图像的视觉效果。 相似文献
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基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合 总被引:5,自引:0,他引:5
根据非下采样Contourlet变换同时具有多尺度多分辨分析和平移不变性质的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合方法,将其应用于多传感器图像融合的两个重要领域——多聚焦图像融合和高分辨、多光谱图像融合,从视觉效果和信息量指标方面对融合图像进行主观评判和数值评价.实验中将本文方法与Contourlet变换、小波变换、主成分分析等方法进行了比较,结果表明本文方法得到的融合结果具有更优的视觉质量和量化指标,能很好地将源图像的细节信息融合在一起,拓广了NSCT的应用范围. 相似文献
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摘 要: 本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合新方法。与Contourlet变换相比,非下采样Contourlet变换不仅具有多尺度、多方向特性,同时还具备平移不变性。利用这一性质及融合规则的合理设计,该方法一方面继承了Contourlet变换对方向信息融合的优点,同时有效地去除了Contour变换中出现的吉布斯现象。对多幅图像的融合实验表明,无论在视觉质量还是客观指标上,该方法均优于Contourlet变换以及现有的小波,非下采样小波等方法。实验结果证实了本文方法的有效性。 相似文献
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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. 相似文献
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融合拉普拉斯分布及广义高斯分布模型对非子采样Contourlet变换(NSCT)系数进行了统计建模分析。研究发现,NSCT作为平移不变Contourlet变换,系数在不同尺度和方向上均存在较大冗余,在广义高斯分布性等方面需引入参数加以约束。根据建立的统计模型进行了医学图像去噪实验。结果表明,和Contourlet及NSCT软硬阈值去噪等比较,该建模方法提高了噪声估计精度,增加了峰值信噪比,改善了图像视觉效果。 相似文献
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为了准确检测煤粒相关信息,有必要对煤粒图像进行消噪处理。Contourlet变换具有多尺度、多方向性及各向异性等特点,可用于煤粒图像消噪。首先将图像进行多尺度分解及方向滤波,然后运用软、硬阈值进行消噪处理,接着进行Contourlet逆变换,得到消噪后图像。实验结果表明,采用Contourlet变换能有效去除煤粒图像噪声,并能保持煤粒图像纹理细节,提高图像信噪比(SNR),其消噪效果优于传统小波消噪。 相似文献
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基于尺度间相关的非下采样Contourlet图像降噪算法 总被引:5,自引:0,他引:5
通过相关性强弱区分噪声与信号系数,并结合阈值方法,提出了一种非下采样Contourlet(NSCT)的尺度间相关的图像去噪新算法.实验表明,上述模型与原有的方法相比,不仅在去噪性能指标而且在边缘保持的主观视觉上都表现出了优异的性能. 相似文献
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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。 相似文献
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该文提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应全变差模型的图像去噪方法。首先通过NSCT对含噪图像进行分解,根据高斯比例混合(GSM)模型建立图像模型;然后利用贝叶斯估计进行图像去噪,重构后得到初次去噪图像;最后,结合自适应全变差模型对初次去噪图像进行重构滤波,得到最终的去噪图像。实验结果表明,该方法可以有效地消除图像中的Gibbs伪影及噪声,在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有的算法。 相似文献
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基于小波域统计混合模型的图像降噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出了一种基于小波域统计混合模型的图像降噪方法。该方法首先利用尺度间模型,将小波系数分成两类:有意义系数和无意义系数;然后在小波域同层模型中运用最大后验概率估计方法,从有意义系数中恢复出原始系数。文章给出了算法的完整步骤。实验结果及分析表明了该方法的有效性。 相似文献
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