复 Contourlet 和各向异性扩散的织物疵点图像降噪

• 作者: 万红 叶志龙 吴一全
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 织物疵点检测 织物疵点图像 图像降噪 复Contourlet变换 各向异性扩散 P_Laplace算子 Catte_PM模型
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 214-219
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4|TS103.7
• 字数: 4743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201211014

摘要

图像降噪是织物疵点自动检测的首要步骤，其效果直接影响后续的图像分割、特征提取及识别结果。为进一步改善降噪性能，提出了一种基于复Contourlet变换和各向异性扩散的织物疵点图像降噪方法。首先通过复Contour－let变换将织物疵点图像分解成低频和高频分量；然后分别利用P＿Laplace算子和Catte＿PM模型进行相应的扩散；最后经复Contourlet逆变换重构疵点图像。大量实验结果表明，与小波阈值收缩和全变差扩散的混合方法、小波与PM模型扩散相结合的方法、Contourlet结合全变差和自适应对比度扩散的方法、非下采样Contourlet 结合非线性扩散的方法相比，所提出的方法在主观视觉效果和客观定量评价指标上都有了较大的提高，更好地保留了织物图像的纹理细节信息，说明了其降噪能力更强，能够有效地抑制噪声。

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	南京航空航天大学电子信息工程学院	198	2249	23.0	36.0
10	万红	南京航空航天大学电子信息工程学院	6	19	2.0	4.0
11	叶志龙	南京航空航天大学电子信息工程学院	5	17	2.0	4.0