基于非采样Contourlet变换和Wiener滤波的图像去噪

• 作者: 杨福增 龙燕
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 工学
• 关键词: 非采样Contourlet变换 图像去噪 Wiener滤波
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 147-151
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于非采样Contourlet变换与Wiener滤波相结合的图像去噪算法.非抽样Contourlet变换可以实现多分辨、局部、尤其是多方向图像表示,且具有平移不变性,避免了去噪过程中出现的伪Gibbs现象;而Wiener滤波在最小均方误差意义上是对图像的最优估计.该算法结合Contourlet变换和Wiener滤波各自的优点,首先采用非采样Contourlet变换对含噪图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;然后在各子带图像上进行Wiener滤波;最后经过非采样Contourlet逆变换得到去噪估计图像.该方法应用于peppers图片去噪,结果图像峰值信噪比(PSNR)增加为15.6775,最小均方误差(MSE)减小为1749,好于Wiener去噪(PSNR为13.7618,MSE为2549)和小波与Wiener滤波相结合去噪(PSNR为14.0662,MSE为2734).实验结果表明此方法提高了图像的峰值信噪比、减小了均方误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨福增		59	539	14.0	21.0
2	龙燕		9	36	4.0	5.0