基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法

Contourlet变换是一种真正的图像二维表示方法,具有方向性和各向异性,能稀疏地表示图像。但Contourlet变换不具备平移不变性,图像去噪时会存在伪Gibbs现象。为了克服这种不足,在Contourlet变换基础上,构建了非下采样Contourlet变换,首先将图像进行非下采样Contourlet变换,接着运用自适应阈值进行去噪处理,然后进行非下采样Contourlet逆变换,得到去噪后图像。实验结果表明,采用非下采样Contourlet变换方法能有效去除图像噪声,并能保持图像纹理细节,提高图像信噪比,视觉效果好,其去噪效果优于传统小波及Contourlet去噪效果。     

小波Contourlet变换图像压缩算法

为改进Contourlet变换冗余大的缺点,提出了一种小波Contourlet变换的图像压缩优化算法。实验结果表明,在高压缩率下算法具有优势。     

基于小波变换的图像去噪算法研究

图像去噪通常采用的是低通滤波的方法,但是它在消除图像噪声的同时,也会消除图像中部分有用的高频信息。各种图像去噪方法性能的优劣,其实质就是在去噪和保留有用高频信息之间进行权衡。论文概括描述了小波理论及其优缺点,着重介绍了阈值收缩法并分析了其存在的不足,分析了阈值函数选取方法,并采用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明,使用软阚值函数进行图像降噪,较之硬阈值,通常可获得更好的效果。     

基于中值滤波和Contourlet变换的图像去噪研究

针对图像中同时含有脉冲噪声和高斯噪声的情况,提出了一种中值滤波和Contourlet变换相结合的图像去噪方法,首先用中值滤波检测出脉冲噪声的噪声点并加以处理,然后用Contourlet变换对高斯噪声进行处理.实验结果表明,此方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,提高去噪后图像的PSNR值,而且可以很好地保留图像的细...     

基于粒子群优化的Contourlet域图像去噪

本文研究了Contourlet变换域图像阈值去噪问题,提出了一种在Contourlet变换域改进的阈值去噪方法。该方法结合Contourlet变换能更加突出图像的边缘信息和方向信息的优势,在Contourlet变换域利用粒子群优化算法(PSO)迭代寻优找到最优阈值,以峰值信噪比(PSNR)的函数模型作为PSO的适应度函数,并且利用硬阈值函数规则对图像处理。实验结果表明,本文优化阈值的选取不仅更有利于保留图像的细节信息,还使得图像有着明显的去噪效果,PSNR值得到提高。     

基于概率模型的非下采样Contourlet变换图像去噪

目的 提出一种基于概率的自适应阈值选择方法,并将其应用到非下采样Contourlet变换域中实现阈值去噪.方法 根据NSCT系数大小,估计每个系数所包含的有用信号成分的概率,以此概率执行闽值处理.结果 假设信号在NSCT域中服从广义Laplacian分布且原始信号被高斯白噪声污染的条件下,这种阈值方法是普适有效的.结论 提出的方法应用于图像去噪,实验证明该方法与目前流行的去噪方法不相上下甚至有所超越.     

多尺度稀疏表示的Contourlet域图像去噪

提出了Contourlet域多尺度稀疏表示的自适应阈值图像去噪算法.首先,在分析了Contourlet域多尺度图像稀疏表示的基础上,提出了Contourlet域自适应阈值去噪算法;其次,详细地讨论了该算法选择不同的Contourlet域参数对图像去噪性能的影响,并比较了在等同的条件下Contourlet域与Wavelet域的去噪效果.实验结果表明,本文算法以及选择合适的Contourlet域参数进行图像去噪能有效地抑制图像噪声、保留边缘和轮廓信息.     

非抽样复Contourlet变换的构造及其图像去噪应用

为克服Contourlet变换由于缺乏平移不变性而在图像去噪等应用中存在的局限性,并利用其高度的方向性和各向异性,对原始的Contourlet变换加以改进,构造一种非抽样复Contourlet变换.该变换利用二维双树复小波变换和非抽样方向滤波器组分别进行多分辨率分析和方向分解,从而实现了Contourlet的复数变换.对图像去噪的实验结果表明,该变换除具有低冗余度和平移不变性外,还具有更丰富的方向分量,能够在去噪过程中有效地抑制伪Gibbs现象,更好地保护图像边缘和纹理等细节.其PSNR值和视觉质量均优于一般的去噪方法.     

改进阈值函数在图像去噪中的应用研究

针对传统阈值函数在图像去噪中存在的缺点和阈值选取的不确定性,为进一步研究小波去噪处理算法,提出了一种新的改进阈值函数的去噪算法,分别对Circuit、Eight、Road 3幅图像采用传统的硬阈值、软阈值、半软阈值方法和文中方法进行Matlab仿真实验。对比分析,文中方法既获得了较好的视觉效果和更高的峰值信噪比,又克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点,且能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,明显地改进了传统硬、软阈值函数去噪算法存在的诸多不足,在实际应用中更为有效。     

基于1αβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non-aliasingcontourlet transform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cycle spinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度-亮度-饱和度(hue-intensity-saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法.     

基于非采样Contourlet与全变差模型的图像去噪

分析非采样Contourlet与全变差滤波器在图像去噪中的特点,提出一种基于图像全变差模型的非线性扩散与非采样Contourlet相结合的自适应混合图像去噪算法.该算法在中、低频部分采用全变差扩散,在高频部分采用非采样Contourlet变换,并在此基础上用半软阈值法取代软阈值法.实验结果表明,该算法能够在降低复杂度的同时得到好的滤波效果.     

基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法

非子采样Contourlet变换(NSCT),是针对Contourlet变换的一些局限性进行了改进,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解.提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法.首先对多聚焦图像进行NSCT变换;然后对变换得到的低频分量系数采用改进的加权平均融合规则进行融合处理,对高频分量的最高层和其它层系数分别采用绝对值最大和改进的区域方差融合规则进行融合处理;最后重构图像得到融合结果;并给出了实验结果.对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于常用的融合方法和参考文献的融合方法.     

一种基于Contourlet变换的自嵌入图像水印算法

在对Contourlet变换分析的基础上,提出了一种基于Contourlet变换的自嵌入图像水印算法.该算法利用奇异值分解方法提取图像的特征信息生成水印,并将其通过量化的方法嵌入到图像的Contourlet域.实验结果表明:该算法具有较好的不可见性,可区分非恶意操作和恶意操作,并能对图像的篡改区域定位.     

一种基于小波的Contourlet变换的图像压缩算法

针对JPEG2000图像压缩不能有效地保护图像边缘的局限，提出了一种结合基于小波的Contourlet变换与最优截断嵌入码块编码（EBCOT）的静止图像压缩算法（CEBCOT）．在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换，它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带，从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理．CEBCOT采用了改进的EBCOT编码，它依照方向子带大小进行编码块分割，提高了编码性能．实验结果表明，相对于JPEG2000，所提出的算法获得的压缩图像边缘更加清晰，峰值信噪比提高了0．1～0．8dB．     

基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割

提出基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割算法,从变换域的角度提高传统聚类算法的抗噪声能力.首先用轮廓波变换对含噪声图像消嗓,然后再进行聚类图像分割.实验结果表明:新算法能够获得较好的图像分割效果和质量.     

基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系数进行加权,得到融合小波-Contourlet系数.实验结果和均值、方差、熵与交叉熵等客观评价数据表明,在相同融合规则下,小波-Contourlet变换能够取得比Contourlet变换更好的结果;在相同变换条件下,基于不同窗口函数的区域能量融合规则的融合效果好于基于均值窗口函数的区域能量融合规则和低频采用均值与高频取最大值的融合规则.     

基于Contourlet变换的医学图像检索

针对医学图像特点,提出了一种基于纹理的医学图像检索算法.Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本算法充分利用图像Contourlet变换系数的统计特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为检索的特征向量.采用上述算法对CT图像数据库进行了检索实验,并与基于小波变换纹理分析方法进行了比较.结果表明,在Contourlet变换域上检索查准率高于在小波域上的查准率,从而验证了该算法具有良好的检索性能.     

一种基于模糊小波变换的图像噪声消除算法

在局部软阈值消噪算法的基础上,对水平和垂直方向的高频系数采用模糊中值滤波进行改进,提出一种基于小波变换和模糊中值滤波的消除高斯噪声和盐椒噪声的新算法,并对该算法采用Matlab6.5做仿真实验,将该算法与小波全局软阈值去噪算法、局部软阈值去噪算法和小波包阈值去噪算法进行比较.结果显示,该算法具有更稳健的去噪性能,而且能较好地保留边缘信息.     

基于Contourlet变换的图像匹配算法

Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓.提出了一种图像匹配算法,该算法充分利用了图像Contourlet变换系数的特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为匹配的特征向量,然后将该方法与基于小波变换纹理分析的方法进行了比较,试验结果表明:在Contourlet变换域上的匹配高于在小波域上的匹配,从而验证了该方法的可行性.     

基于平稳小波变换的邻域依赖自适应软阈值图像降噪

传统正交小波变换降噪方法会引起图像边缘失真,针对其不足,研究了平稳小波变换图像降噪。平稳小波变换去除了下抽样处理,包含在小波系数中的信息是冗余的,同时结合贝叶斯估计的自适应软阈值,提出了一种新的图像降噪算法。通过仿真实验将该方法与Winner2,VisuShrink,BayesShrink方法进行比较,试验结果表明,该方法不仅有效地去除了噪声,而且提高了图像的峰值信噪比。