基于非下采样Contourlet变换的图像自适应阈值去噪算法

• 作者: 金彩虹
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 非下采样Contourlet变换 广义高斯分布 Bayes Shrink 相关性
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 37-42
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5264字
• 语种: 中文

摘要

利用非下采样Contourlet变换的平移不变性和多方向选择性,考虑非下采样Contourlet变换域内相邻尺度间和同一尺度、不同方向间图像系数和噪声系数之间不同的相关性,根据子带含有信息量的多少,自适应地调节BayesShrink阈值大小,不仅使弱的边缘细节被从噪声中提选了出来,而且避免了将较大的噪声系数判定为图像细节的错误.实验结果表明,该算法克服了恢复图像中的伪Gibbs失真,实现了信号和噪声的有效分离,在去除噪声的同时尽町能多地保留了图像的边缘细节,提高了恢复图像的PSNR值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金彩虹	南京晓庄学院物理与电子工程学院	9	35	4.0	5.0