小波域Wiener滤波和Perona-Malik融合去噪的新算法

• 作者: 于晓洋 付自如 尹芳
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 小波域 领域边界 维纳滤波 Perona-Malik 伪Gibbs
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 432-441
• 页数: 10页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 6679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1612065

摘要

针对传统的小波域维纳滤波图像降噪效果不理想,并产生伪Gibbs效应的问题,提出了一种小波维纳滤波和Perona-Malik融合去噪的新算法.该算法首先采用模拟偏微分方程的热扩散迭代,在小波域上进行维纳滤波去噪,由此得到的中间结果再通过Perona-Malik算法进行二次去噪,并在迭代过程中通过噪声权系数η的自适应性,在去噪过程中最大程度地保留图像的有效信息.仿真实验结果及与其他算法的对比分析表明,该算法具有较好的去噪和抑制伪Gibbs效应的能力,有效保存了图像的边缘细节,同时也提高了峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付自如	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	5	22	3.0	4.0