基于Curvelet变换的高频细节图像去噪算法

• 作者: 郭竞 陆焱
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 高频子带图像 加权处理 收缩函数 边缘特征
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 393-397
• 页数: 5页
• 分类号: TP74
• 语种: 中文

摘要

针对细节图像去噪时容易出现图像边缘特征不明显、细节模糊等问题,提出一种基于Curvelet变换的高频细节图像去噪算法.结合小波变换和脊波变换的优点,将图像通过Curvelet分解处理,得到图像每个尺度下多个方向的子带系数;对各尺度上的高频子带系数进行Curvelet系数加权,增强含噪图像细节部分,通过修正贝塞尔函数建立收缩函数,完成图像去燥.通过实验表明,上述方法能够有效地去除噪声,最后获得图像的视觉呈现效果较好、PSNR值较高,能够较完整的保留图像的边缘特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆焱		19	69	5.0	8.0
2	郭竞		8	32	4.0	5.0