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双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪
被引量：
11
1
作者
龚卫国
刘晓营
+1 位作者
李伟红
李建福
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期1171-1180,共10页
为了改善降质图像质量,提出一种基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪算法。分析了双密度双树复小波变换的原理及特点,推导了双变量收缩函数(BSF)。通过并行使用4个2D双密度离散小波变换,且行和列采用不同的滤波器组,实现了对...
为了改善降质图像质量,提出一种基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪算法。分析了双密度双树复小波变换的原理及特点,推导了双变量收缩函数(BSF)。通过并行使用4个2D双密度离散小波变换,且行和列采用不同的滤波器组,实现了对噪声图像的双密度双树复小波分解。根据小波系数的统计特性以及层内和层间系数的相关性,采用结合局域方差估计的双变量收缩函数对小波系数进行处理,并用收缩后的小波系数重构去噪图像。最后,将该算法用于灰度图像和彩色图像去噪实验。实验结果表明:与噪声图像相比,在噪声方差为30时,经该算法去噪后的图像获得的最高峰值信噪比增益达11.72 dB,平均结构相似度最高增加了2.7倍,复合峰值信噪比增益达11.68 dB。此外,对不同噪声方差下的不同噪声图像,该算法在滤除噪声的同时可保留更多的图像细节,极大地改善了去噪图像的视觉质量。
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关键词
图像去
噪
双密度双树复小波变换
双变量收缩函数
平均结构相似度
复合峰值信噪比
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职称材料
题名
双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪
被引量：
11
1
作者
龚卫国
刘晓营
李伟红
李建福
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期1171-1180,共10页
基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2007AA01Z423)
国防"十一五"基础研究资助项目(No.C10020060355)
+1 种基金
重庆市科技攻关重点资助项目(No.CSTC2007AC2018)
重庆市自然科学基金资助项目(No.CSTC2008BB2199)
文摘
为了改善降质图像质量,提出一种基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪算法。分析了双密度双树复小波变换的原理及特点,推导了双变量收缩函数(BSF)。通过并行使用4个2D双密度离散小波变换,且行和列采用不同的滤波器组,实现了对噪声图像的双密度双树复小波分解。根据小波系数的统计特性以及层内和层间系数的相关性,采用结合局域方差估计的双变量收缩函数对小波系数进行处理,并用收缩后的小波系数重构去噪图像。最后,将该算法用于灰度图像和彩色图像去噪实验。实验结果表明:与噪声图像相比,在噪声方差为30时,经该算法去噪后的图像获得的最高峰值信噪比增益达11.72 dB,平均结构相似度最高增加了2.7倍,复合峰值信噪比增益达11.68 dB。此外,对不同噪声方差下的不同噪声图像,该算法在滤除噪声的同时可保留更多的图像细节,极大地改善了去噪图像的视觉质量。
关键词
图像去
噪
双密度双树复小波变换
双变量收缩函数
平均结构相似度
复合峰值信噪比
Keywords
image denoising
Double-density Dual-tree Complex Wavelet Transform（DD-DTCWT）
Bivariate Shrinkage Function （BSF）
Mean Structural Similarity （MSSIM）
Composite Peak Signal-to-noise Ratio（CPSNR）
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪
龚卫国
刘晓营
李伟红
李建福
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
11
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