复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合图像降噪

• 作者: 张小川 李刚 闫河
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 图像去噪 复数Curvelet变换 复数高斯尺度混合 贝叶斯最小平方估计
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 735-742,764
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2009.06.015

摘要

提出了一种基于复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪方法.指出Curvelet 变换重构图像存在"划痕"和"嵌入污点"的主要原因是Curvelet变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和改进的Radon变换分别代替原Curvelet变换中的实小波变换和Radon变换.构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet变换.本文同时把高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉能力的复数GSM模型,并在复数Curvelet变换域,采用贝叶斯最小平方(BLS)估计器对CGSM模型下含噪复系数进行有效估计,从而实现降噪.实验结果表明,无论是用PSNR指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能均好于传统Curvelet去噪、Curvelet域HMT去噪和小波域BLS-GSM去噪.本文方法在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫河	重庆理工大学计算机科学与工程学院	37	168	6.0	11.0
2	李刚	重庆理工大学计算机科学与工程学院	19	85	5.0	8.0
3	张小川	重庆理工大学计算机科学与工程学院	44	178	8.0	9.0