基于Contourlet变换的图像非局部Bayes阈值去噪方法

• 作者: 傅博 王迪
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 轮廓波变换 自适应Bayes阈值法 非局部均值滤波 硬阈值法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 图像学与辅助设计
• 页码范围: 195-198
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.171802

摘要

轮廓波是一种有效的图像多尺度变换工具,由于其包含更多的有效信息,并能更好地刻画图像细节,因而被广泛应用于图像去噪领域。对非下采样轮廓波变换后的噪声系数进行统计,分析了不同强度噪声图像经轮廓波分解后,噪声系数在各方向子带间的分布特点,提出了非局部贝叶斯阈值去噪方法。首先,最外层各个子带进行以模板为单位的自适应Bayes阈值选取操作,并对相应噪声点进行预处理；其次,对预处理后的分块图像进行重构；最后,对重构图像进行非局部均值滤波处理。实验结果表明,该方法无论在视觉去噪效果还是客观评价指标上都明显优于传统的硬阈值去噪方法,并且较传统的非局部均值滤波也有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王迪	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	22	29	3.0	4.0
2	傅博	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	9	56	3.0	7.0