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基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪
引用本文:齐乃新,曹立佳,杨小冈,陈世伟.基于改进邻域收缩法的非下采样Contourlet变换域红外图像去噪[J].科学技术与工程,2014(23).
作者姓名:齐乃新  曹立佳  杨小冈  陈世伟
作者单位:第二炮兵工程大学304室;第二炮兵工程大学303室;
基金项目:国家自然科学基金项目(61203189)资助
摘    要:提出了一种基于改进邻域收缩法的NSCT域红外图像去噪算法。首先使用Bayes Shrink自适应阈值取代通用阈值作为改进邻域收缩法中的收缩阈值,再利用该收缩阈值对NSCT分解后的红外图像的高频子带进行系数收缩处理。仿真实验结果表明:改进算法在去噪性能和视觉效果方面相对于实验中的对比方法均有所提高,具有较好的抗噪性能和良好的边缘保护能力,能够有效的用于红外图像的去噪中。

关 键 词:邻域收缩  红外图像  Bayes  Shrink自适应阈值  NSCT
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