加强边缘保护的Curvelet图像去噪方法

被引：19

作者：

肖小奎

黎绍发

机构：

[1] 华南理工大学计算机科学与工程学院

来源：

关键词：

计算机图像处理; 图像去噪; Curvelet变换;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.73 [图像信号处理];

学科分类号：

摘要：

提出了一种基于Curvelet变换的图像去噪方法。我们改进了Starck等所提出的Curvelet变换,去除了“环绕”现象,并将硬阈值去噪法与基于子带相关的图像去噪法相结合,在去除噪声的同时对图像的边缘特征予以保护。实验结果表明,用该方法去噪后的图像PSNR值更高,视觉效果也更好。

引用

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共 8 条

[1] Theory[P]. 英国专利:GB9902996D0,1999-03-31
[2] Harmoic analysis of neural networks. CAND S EJ. Applied and Computational Harmonic Analysis . 1999
[3] Characterization of signals from multiscale edges. Mallat S, Zhong S. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1992
[4] The curvelettransform for image denoising. STARCKJ L,CAND SE J,DONOHOD L. IEEE Trans ImageProc . 2002
[5] De-noising by Soft-Thresholding. Donoho. D. L. IEEE Transactions on Information Theory . 1995
[6] Image reconstruction by the wavelet transform applied to aperture synthesis. Starck J L, Bijaoui A, Lopez B, Perrier C. Astronomy and Astrophysics . 1994
[7] Wavelettrans-formdomainfilters:Aspatialselectivenoisefiltrationtechnique. YuY,WeaverJB,HealyDM,etal. IEEETransactionsonImageProcess-ing . 1994
[8] Ideal spatial adaptation via wavelet shrinkage. Donoho D L, Johnstone I M. Biometrika . 1994