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基于Contourlet变换的图像消噪处理_姚玉钦1
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2022-08-03
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【摘要】文中提出了一种基于区域和Contourlet变换相结合的图像融合新方法,新方法利用小波Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征,结合 Con
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2009 年第 01 期,第 42 卷 通 信 技 术 Vol.42,No.01,2009
总第 205 期 Communications Technology No.205,Totally
基于 Contourlet 变换的图像消噪处理
姚玉钦
(安阳工学院,河南 安阳 455000)
【摘 要】文中提出了一种基于区域和 Contourlet 变换相结合的图像融合新方法,新方法利用小波 Contourlet 变换良
好的多尺度性和多方向性特征,结合 Contourlet 变换的多聚焦图像融合算法,得到高频和低频图像。小波 Contourlet 由于变
换缺乏平移不变性而产生图像失真,弱边缘具有几何信息,而噪声却不具备这个性质。为了在去噪声的同时更多地保留弱边
缘信息,再次利用到循环平移的方法。实验结果表明,该文方法不仅在客观评价指标上优于小波变换法,而且从主观评价上来
看,文中所提方法得到的图像更加清晰。
【关键词】多尺度;多方向;循环平移;硬阈值
【中图分类号】TP309.7 【文献标识码】A 【文章编号】1002-0802(2009)01-0295-02
Contourlet Transformation-based Image Denoising Processing
YAO Yu-qin
(Anyang Engineering Institute, Anyang Henan 455000, China)
【Abstract】This article proposes a new image fusion method based on the combination of region and contourlet
transformation. This new method uses the good multi-criteria and multi-direction of the wavelet Contourlet
transformation and combines the multi-focusing image fusion algorithm of Contourlet transformation. The wavelet
Contourlet transformation, due to the lack of translation invariability has resulted in the image distortion,
and the weak edge has the geometry information, while the noise actually has no such property. In order to retain
the weak edge information while denoise, the circulation translation method is used again. The experimental result
indicates that the method proposed in this article surpasses the wavelet transformation method in the objective
evaluation index. And also, according to the subjective appraisal, the image obtained by the proposed method is
much clearer.
【Key words】multi-criteria; multi-directions; circulation translation; hard threshold value
0 引言
M.N.Do 和 Vetterli 提出了一种“真正的”图像二维表
示方法:Contourlet 变换(CT)
[1]
。该方法可以有效地处理
图像中的二维奇异性,并提供了各向异性的尺度关系和方向
性两个重要特性。
Contourlet 变换在拉普拉斯塔(LP)以及方向性滤波器
组(PDFB)中都涉及到了采样
[1]
,使得 Contourlet 在许多图
像的应用中都受到了限制。为了解决这个问题,RaminEslami
和 HayderRadha 提出了具有移不变性的 Contourlet 变换
(TICT)
[2]
,L.Cunha 和 M.N.Do 提出了非采样的 Contourlet
变换(NSCT)
[3-4]
,这些方法都需要巨大的存储空间以及复杂
的计算量。Eslami 和 HayderRadha 首先将循环平移的方法
[5]
用于 Contourlet 去噪(CT-CS)
[6]
。运用了简单的硬阈值方法,
但是并没有充分利用到 Contourlet 能捕获图像的方向信息这
一几何特性。文中所提出的方法在减小复杂性的同时又能得
到较好的去噪效果。
1 基于 Contourlet 的图像去噪
1.1 Contourlet 变换
Contourlet 是由双滤波器组结构来实现的。首先对图像
进行拉普拉斯塔形分解(LP)以捕获点状奇异性,然后由方
向滤波器组(DFB)将分布在同方向上的不连续点连接成周
线结构,最终以类似于周线结构来逼近原图像。
收稿日期:2008-05-28。
作者简介:姚玉钦(1963-),男,副教授,主要研究方向为电子信息技术。
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