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*国家自然科学基金项目( No. 61101248)、中央高校基本科研业务费专项资金项目(No. JB140315)资助
收稿日期:2012-12-24;修回日期:2013-05-09
作者简介摇 纪建(通讯作者) ,女,1971 年生,博士,副教授,主要研究方向为图像处理、模式识别. E鄄mail:jji@ xidian. edu. cn.
许双星,男,1988 年生,硕士,主要研究方向为图像处理、模式识别. 李晓,男,1987 年生,硕士,主要研究方向为图像处理、模
式识别.
基于形态成分分析和 Contourlet 变换的
自适应阈值图像去噪方法
*
纪摇 建摇 摇 许双星摇 摇 李摇 晓
(西安电子科技大学 计算机学院摇 西安 710071)
摘摇 要摇 针对含有丰富纹理和边缘特征的噪声图像,提出一种基于形态成分分析( MCA) 和 Contourlet 变换的自适
应阈值图像去噪方法. 该方法首先引入 MCA 将噪声图像分为低频部分和高频部分,在此基础上设计一种自适应的
分层阈值估计处理策略. 根据噪声的分布特性,通过阈值估计和 Contourlet 变换对噪声图像的低频部分和高频部分
进行分频带去噪处理,有效去除噪声图像中的噪声. 通过对噪声图像的仿真实验表明,文中方法能较好地保留图像
纹理和边缘,并且在去噪效果上优于传统的均值滤波去噪、中值滤波去噪、小波多层阈值去噪和轮廓波多层阈值去
噪方法.
关键词摇 形态成分分析(MCA), 轮廓波变换, 自适应阈值, 图像去噪
中图法分类号摇 TP 391
An Adaptive Thresholding Image Denoising Method
Based on Morphological Component Analysis and Contourlet Transform
JI Jian, XU Shuang鄄Xing, LI Xiao
(School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi'an 710071)
ABSTRACT
Aiming at the noise image with rich texture and edge feature, an adaptive thresholding image
denoising method based on morphological component analysis ( MCA ) and contourlet transform is
proposed. Firstly, MCA method is introduced to separate the image into the low frequency part and the
high frequency part. Then, an adaptive thresholding processing method is designed. Finally, according
to the characteristics of noise distribution, the threshold estimation and contourlet transform are used in
the low frequency part and the high frequency part to effectively remove the noise from the noisy image.
The experimental results on noise images illustrate that the proposed method reserves better textures and
edges of the image, and its denoising performance is better than those of the mean filter, the median
filter, the wavelet multilevel threshold denoising and the contourlet multilevel threshold denoising.
Key Words 摇 Morphological Component Analysis ( MCA ), Contourlet Transform, Adaptive
Thresholding, Image Denoising
第 27 卷摇 第 6 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 模式识别与人工智能摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Vol. 27摇 No. 6
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