一种新的基于非下采样Contourlet变换的自适应图像去噪算法

• 作者: 唐璐 李雷达 武晓玥 郭宝龙
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 自适应图像去噪 非下采样Contourlet变换 斯坦无偏风险估计
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 2147-2152
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS20092908.2147

摘要

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E<MS>估计,并依据得剑的E<,MS>构造线性自适应阚值方程,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭宝龙	西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所	233	4214	37.0	54.0
2	唐璐	中国矿业大学信息与电气工程学院	4	23	2.0	4.0
3	武晓玥	西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所	4	28	3.0	4.0
4	李雷达	西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所	9	145	7.0	9.0