基于非下采样Contourlet变换的图像相关去噪

• 作者: 刘衍平 唐春菊
• 来源期刊: 信息与电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: á trous算法 平移不变性 非下采样Contourlet变换 相关去噪 Bayesian阈值
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 740-743
• 页数: 4页
• 分类号: TN015
• 字数: 2337字
• 语种: 中文

摘要

针对Contourlet变换不具有平移不变性,在图像去噪中容易产生伪吉布斯现象的情况,本文将具有平移不变性的非下采样Contourlet变换与相关去噪法相结合,采用不同的相关系数归一化方法,用Bayesian阈值代替传统的硬阈值来达到更好的去噪效果.实验表明,该方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),同时,有效保留了图像的纹理信息,避免了伪吉布斯现象,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	刘衍平	攀枝花学院电气信息工程学院	9	17	3.0	4.0
2	唐春菊	攀枝花学院电气信息工程学院	12	24	3.0	4.0