一种新的基于非下采样Contourlet变换的自适应图像去噪算法

提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换（NSCT）和斯坦无偏风险估计（SURE）的自适应图像去噪方法。通过NSCT对含噪图像进行分解,根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进行均方误差EMS估计,并依据得到的EMS构造线性自适应阈值方程,对含噪图像的每一个分解子带进行阈值去噪。对自适应阈值去噪后的图像分解子带进行重构,得到去噪图像。实验结果表明,该方法可以有效地消除标准图像和自然图像中的噪声,在去噪图像峰值信噪比（PSNR）和边缘保持性能上都优于已有算法。