基于Contourlet变换和改进NeighShink的图像去噪

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: Contourlet变换 邻域收缩 图像去噪 无偏风险估计
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1267-1269
• 页数: 3页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.04.075

摘要

为了有效去除图像噪声且能更好地保护图像细节，提出一种基于Contourlet变换和改进NeighShink的图像去噪方法。首先将图像进行Contourlet变换，利用stein无偏风险估计在各尺度各方向子带上进行启发式阈值估计；然后根据邻域窗能量将低能量系数置0，高能量系数采用近似最大似然估计法估计其方差，再用最小均方误差准则得到真实系数的估计；最后进行邻域系数收缩。实验表明，该方法能有效地去除图像中的噪声，获得更高的峰值信噪比，并且图像的边缘细节得到很好的保护。