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。     

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。     

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NSCT变换的遥感图像快速自适应去噪方法

针对遥感图像受噪声影响导致质量较低的问题,提出了基于NSCT变换的遥感图像快速自适应去噪方法.将Gibbs效应添加至Contourlet变换的图像处理环节,利用非下采样拉普拉斯金字塔与方向滤波器组构建NSCT变换.根据NSCT变换后遥感图像信号能量汇聚至小部分变换系数的特征,利用硬阈值快速去噪方法和NSCT变换系数邻域...     

基于NSCT域主分量分析的遥感图像去噪方法

提出一种新的结合非下采样Contourlet变换（NSCT）和主分量分析（PCA）的图像自适应阈值去噪方法。通过PCA估计NSCT域中的噪声能量,并与NSCT系数的领域信息相结合,构造出自适应阈值对遥感图像进行去噪。仿真实验结果表明,提出的方法与Contourlet硬阈值,基于Contourlet的图像PCA和NSCT硬阈值去噪方法相比能够有效去除遥感图像的高斯噪声,较完整地保持图像的边缘等细节信息,提高了图像的峰值信噪比,图像视觉效果也有明显改善。     

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。     

一种新的非下采样Contourlet域图像去噪算法

作为新型高维奇异性分析工具,非下采样轮廓(Nonsubsampled Contourlet)变换不仅克服了小波(Wavelet)变换的非奇异性最优基缺点,而且提供了优于轮廓(Contourlet)变换的平移不变性.以性能优越的非下采样轮廓变换为基础,提出了一种新的图像去噪方法.该方法首先对图像进行非下采样轮廓变换,以得到不同尺度、不同方向上的变换系数;然后结合噪声分布特点确定多尺度阈值,并依此阚值对高频系数进行去噪处理;最后对去噪处理后的变换系数进行反变换,以得到去噪图像.仿真实验结果表明,该方法不仅拥有较强的抑制噪声的能力,而且具有较好的边缘保护能力,同时消除了图像边缘附近的伪吉布斯(Gibbs)现象,整体性能优于小波变换图像去噪和轮廓变换图像去噪方法.     

基于非下采样Contourlet和扩散的图像去噪

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的性质,提出一种基于非下采样Contourlet变换和P-Laplace扩散相结合的图像去噪方法。该方法不但继承了非下采样Contourlet 变换捕捉边缘信息的能力,而且在P-Laplace扩散去噪时具有保持图像边缘信息的优点。实验结果表明该方法具有较好的图像去噪效果。     

基于边缘检测的NSCT自适应阈值图像去噪

为在去噪时能较好保留图像边缘特征,并针对Coutourlet变换缺乏平移不变性和传统阈值法的不足,提出了一种基于边缘检测的非子采样Contourlet变换自适应阈值(AT-NSCT)图像去噪方法.结果不仅能消除因Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真,而且有效地保留了图像的边缘信息,提高了去噪后图像峰值信噪比,视觉效果更好.     

顾及纹理信息的遥感图像NSCT域自适应阈值去噪

非下采样Contourlet变换(NSCT)不仅是一种多分辨率、局域的、多方向的图像变换方法,而且具有平移不变性。本文在其基础上对遥感图像去噪算法进行了研究,基于贝叶斯萎缩阈值法提出了一种自适应阈值选取方法,利用模糊集理论构造了一种自适应模糊阈值函数。分别在原始图像中添加了不同标准差的高斯白噪声和椒盐噪声,采用不同的去噪算法作为对比进行了实验。结果表明:该方法不仅能有效提高峰值信噪比,而且能够保持遥感图像丰富的纹理信息。     

基于小波Contourlet系数相关性的红外图像增强算法

针对现有红外图像存在噪声干扰与边缘模糊等问题,提出一种基于方向高频子带各层间系数相关性的红外图像增强算法。利用各层间小波Contourlet系数相关性的不同,合理对图像进行去噪和边缘优化处理。提出一种适用于文章算法的阈值选择方法,从而得到更为精确的去噪和边缘优化效果。仿真结果表明,实验结果与预期目标相符,能获得相比传统增强算法更高的PSNR值与PAI值。     

自适应收缩函数的Contourlet 变换图像去噪方法

针对传统图像在去噪过程中存在丢失细节且去噪效果不理想的情况,提出一种自 适应收缩函数的Contourlet 变换图像去噪方法。该方法利用Contourlet 变换的基本形式,结合 软阈值和硬阈值收缩函数的优点定义自适应收缩函数,并将其应用于图像去噪。实验结果表明, 所提出的方法能有效消除噪点,图像的峰值信噪比及增强因子等图像质量指标有明显地提高, 去噪后图像的视觉效果良好。     

结合FT与NSCT的自适应阈值去噪算法

为更好地对图像进行稀疏表示,以改善去噪效果,提出一种傅里叶变换与非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的自适应阈值去噪算法。在傅里叶域中对含噪图像去噪,在NSCT域中利用分层噪声估计的贝叶斯阈值算法,结合多尺度多方向的能量阈值修正方案自适应地滤除剩余噪声。实验结果表明,该算法的去噪性能较好。     

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。     

基于平稳Contourlet变换的自适应阈值去噪

应用平稳Contourlet变换,具有平移不变性,且能有效表示图像几何纹理信息.在去噪应用中采用自适应的Bayes阈值方法,结合硬阈值方法实现图像去噪.试验结果表明,该方法提高了去噪后图像的PSNR,同时有效保存了图像纹理信息,视觉效果更好.     

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。