基于Contourlet系数相关特性的自适应图像去噪算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于Contourlet系数相关特性的自适应图像去噪算法

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【英文篇名】	Adaptive Algorithm for Image Denoising Based on Correlation Properties of Contourlet Coefficients
【下载频次】	★★★★★
【作者】	杨帆; 赵瑞珍; 胡绍海;
【英文作者】	Yang Fan Zhao Ruizhen Hu Shaohai(Institute of Information Science; Beijing Jiaotong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】	北京交通大学信息科学研究所;
【文献出处】	光学学报 , Acta Optica Sinica, 编辑部邮箱 2009年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像处理; 相关性去噪; Contourlet变换; 自适应阈值;
【英文关键词】	image processing; correlation denoising; contourlet transform; adaptive threshold;
【摘要】	研究发现,图像经过Contourlet变换之后,其变换系数在尺度内和尺度间都表现出很强的相关特性。基于此,首先根据Contourlet系数在同一尺度内的邻域相关特性,构造得到一个自适应阈值,然后在采用阈值法进行自适应阈值去噪的同时,利用Contourlet系数在相邻尺度间的相关性对系数进行进一步的取舍,从而提出一种新的基于Contourlet变换系数特性的自适应阈值图像去噪算法。该算法不仅可以有效去除噪声,而且可以很好地保留图像边缘信息。实验结果表明,在相同条件下该算法的主客观去噪效果均优于现有同类方法。
【英文摘要】	The contourlet coefficients corresponding to an image have strong correlations both at the same scale and between neighboring scales. Therefore, an adaptive threshold is firstly constructed by the intra-scale correlation property of contourlet coefficients. After the adaptive thresholding denoising, the inter-scale correlation of the contourlet coefficients is utilized to decide what processed coefficients to use. Based on the two above correlation properties of contourlet coefficients, a new adaptive conto...
【基金】	国家自然科学基金(10778724); 北京交通大学科技基金(2005SM011)资助项目
【更新日期】	2010-04-02
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言图像去噪是信号处理领域中的一个前沿课题。基于Cont。盯let变换的图像去噪方法是近年来该领域中的一个研究热点。作为多尺度几何分析仁’1方法之一,Contourle少’月刃变换不仅继承了小波变换的多分辨特性和时频局部化特性[ll,还具有多方向性和各向异性,能够更有效地捕捉

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