基于小波域的Contourlet变换法的自适应光学图像去噪算法研究

被引：13

作者：

李东明 ^{[1
]}

盖梦野 ^{[1
]}

李超然 ^{[1
]}

张丽娟 ^{[2
]}

机构：

[1] 吉林农业大学信息技术学院

[2] 长春工业大学计算机科学与工程学院

来源：

激光与光电子学进展 | 2015年 / 11期

关键词：

图像处理; 图像去噪; Contourlet变换; 小波域; 贝叶斯萎缩法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

从图像噪声的统计特性出发,结合贝叶斯萎缩法(Bayes Shrink)原理,提出了基于小波域的Contourlet变换法的图像去噪方法。根据贝叶斯准则估计阈值Ti,j,并考虑邻域局部相关性,改进阈值的自适应选取方法,获得最优阈值Ti,j[σ?]X(LD),实现图像去噪,同时分析文中算法的去噪的峰值信噪比(PSNR)和计算的复杂度。仿真实验证明,与DWT-NABayes Shrink去噪方法、DTCWT-Bayes Shrink和Cb ATD去噪方法相比,视觉效果和PSNR都有明显提高。

引用

页码：97 / 102

页数：6

共 5 条

[1] 基于自适应邻域系数的小波图像阈值降噪 [J].