基于峰值信噪比和小波方向特性的图像奇异值去噪技术

• 作者: 叶松 周树道 周磊 王敏
• 来源期刊: 应用光学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 小波变换 奇异值分解 峰值信噪比 小波重构
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 光电信息获取与处理
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.5768/JAO201334.0102005

摘要

提出一种利用小波变换子图像不同的方向特性和峰值信噪比进行奇异值分解的图像去噪算法.由于图像经过小波变换后,低频子图像集中了原图像的大部分能量噪声,故仅作简单维纳滤波；而噪声则主要集中在小波域中的三个不同方向的高频子图中,且系数较小,因此可以利用奇异值分解进行去噪处理,即用较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波；最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像,其中重构所需的奇异值个数由图像的峰值信噪比确定.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的高频细节信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周树道	解放军理工大学气象海洋学院	75	576	13.0	21.0
2	叶松	解放军理工大学气象海洋学院	53	315	10.0	16.0
3	王敏	解放军理工大学气象海洋学院	46	290	10.0	14.0
4	周磊		13	75	3.0	8.0