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基于BEMD与双树复小波-局部Wiener滤波的毫米波图像去噪
引用本文:戴桂平,林洪彬.基于BEMD与双树复小波-局部Wiener滤波的毫米波图像去噪[J].机械设计,2011(9).
作者姓名:戴桂平  林洪彬
作者单位:苏州市职业大学电子信息工程系;燕山大学电气工程学院;
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60970058); 河北省科学技术研究与发展计划资助项目(10212152)
摘    要:为了有效地去除毫米波图像中含有的噪声,提高目标识别的精度,提出一种将二维经验模式分解(BEMD,Bidimensional Empirical Mode Decomposition)与基于双树复小波变换(DTCWT)的加窗局部Wiener滤波相结合的图像去噪算法。首先,对毫米波图像进行BEMD分解,得到不同特征尺度的本征模函数(IMF,Intrinsic Mode Function)子图像集;其次,利用双树复小波变换对中高频IMF子图像进行多尺度、多方向分解,并结合带有椭圆方向窗的局部Wiener滤波算法对各个高频方向子带进行去噪;最后通过DTCWT逆变换重构得到去噪后的IMF,并与残差图像相加进行BEMD重构。实验结果表明,该融合算法与单独的BEMD,DTCWT-Wiener滤波及离散小波变换-Wiener滤波算法相比,去噪后图像的视觉效果更好,提取的目标的边缘及细节特征更清晰,因而峰值信噪比最高。

关 键 词:二维经验模式分解  双树复小波变换  局部Wiener滤波  毫米波图像去噪  

Millimeter wave image de-noising based on BEMD and dual-tree complex wavelet transform integrated with local Wiener filtering
DAI Gui-ping,LIN Hong-bin.Millimeter wave image de-noising based on BEMD and dual-tree complex wavelet transform integrated with local Wiener filtering[J].Journal of Machine Design,2011(9).
Authors:DAI Gui-ping  LIN Hong-bin
Affiliation:DAI Gui-ping1,LIN Hong-bin2(1.Department of Electronic Information Engineering,Suzhou Vocational University,Suzhou 215104,China,2.Institute of Electrical Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao 066004,China)
Abstract:In order to remove the millimeter wave image noise effectively and improve the accuracy of target identification,a novel image de-noising method based on BEMD(Bi-dimensional Empirical Mode Decomposition) and Dual-tree Complex Wavelet Transform(DTCWT) integrated with Wiener filter is proposed.Firstly,BEMD was carried out to decompose the millimeter wave image including noise into a group of Intrinsic Mode Functions(IMF) sub images with different intrinsic time scales.Secondly,the first several IMF sub images...
Keywords:bi-dimensional empirical mode decomposition  dual-tree complex wavelet transform  Wiener filter  millimeter wave image de-noising  
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