基于椭圆方向窗的非下采样Contourlet域图像去噪算法

利用非下采样Contourlet变换的平移不变性和多方向选择性，考虑非下采样Contourlet域内子带能量聚集的各异性，在不同尺度、不同方向的子带内，采用不同的椭圆方向窗对窗中心系数进行基于NeighShrink算法的估计。估计时各子带所用椭圆方向窗的主轴方向与图像能量聚集方向一致，椭圆方向窗的长、短轴之比与该尺度下非下采样Contourlet基函数的支撑区间相匹配，椭圆方向窗的最佳大小和该窗内的最佳阈值通过最小化Stein的无偏风险估计获得。试验结果表明，用该椭圆方向窗在能量聚集处能够实现对高频子带系数的最佳估计，在去除噪声的同时尽可能多地保留图像的边缘细节，提高恢复图像的信噪比。