基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

• 作者: 吴一全 纪守新
• 来源期刊: 光子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 阈值去噪 Contourlet变换 混沌粒子群 峰值信噪比
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 1645-1651
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/gzxb20103909.1645

摘要

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一全	南京航空航天大学信息科学与技术学院	198	2249	23.0	36.0
2	纪守新	南京航空航天大学信息科学与技术学院	11	71	6.0	8.0