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摘要:
针对传统图像阈值降噪不足,本文提出了无需对噪声方差进行评估的基于主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)的第二代Curvelet变换的图像降噪算法,并利用Cycle Spinning技术进行优化.PCA对Curvelet域中的噪声能量进行估计以实现对放射状条纹以及伪吉布斯等不良现象能够有效抑制.仿真试验结果表明,利用本文提出的算法对含噪图像进行降噪,降噪后图像的峰值信噪比得到了显著提高,且视觉效果也得到了明显地改善.因此,本文算法在图像处理领域具有广阔的应用前景.
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文献信息
篇名 基于PCA的第二代Curvelet变换域图像降噪研究
来源期刊 测试技术学报 学科 工学
关键词 图像降噪 Curvelet变换 主分量分析 Cycle Spinning技术
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 数据采集与图像处理
研究方向 页码范围 143-148
页数 6页 分类号 TN911
字数 3000字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7449.2014.02.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苏亚辉 安徽大学电气工程与自动化学院 18 31 4.0 5.0
2 汪金礼 7 7 1.0 2.0
6 王皓 3 22 2.0 3.0
7 尹涛 7 34 4.0 5.0
8 刘鸿涛 5 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像降噪
Curvelet变换
主分量分析
Cycle Spinning技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测试技术学报
双月刊
1671-7449
14-1301/TP
大16开
太原13号信箱
22-14
1986
chi
出版文献量(篇)
2837
总下载数(次)
7
总被引数(次)
13975
论文1v1指导