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基于BayesShrink阈值估计的Curvelet图像去噪 被引量:5
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作者 李传珍 王晖 +1 位作者 王静冬 张蕾 《电视技术》 北大核心 2007年第6期14-16,共3页
提出将BayesShrink阈值估计与硬阈值方法相结合并利用Curvelet方法对图像进行去噪的方法。经验证,此法优于BayesShrink小波去噪与传统的Curvelet阈值去噪效果,特别是在较大噪声的情况下更能显示出其优势。
关键词 CURVELET变换 BayesShfink阈值 RIDGELET变换 小波去噪
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基于Bandelets域逐子块阈值的图像去噪 被引量:5
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作者 张文革 刘芳 +1 位作者 焦李成 张向荣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期290-294,共5页
把正交bandelets域经四叉树分割的每一子块系数建模为广义高斯分布,基于Bayesian框架,推导出了自适应逐子块局部阈值的计算公式,找出了其参数分布的最佳范围,提出了图像bandelets域的逐子块阈值去噪算法.由于充分利用了图像的局部统计信... 把正交bandelets域经四叉树分割的每一子块系数建模为广义高斯分布,基于Bayesian框架,推导出了自适应逐子块局部阈值的计算公式,找出了其参数分布的最佳范围,提出了图像bandelets域的逐子块阈值去噪算法.由于充分利用了图像的局部统计信息,所提算法对自然图像去噪的视觉效果和评价指标都好于BayesShrink和其它基于阈值的去噪算法. 展开更多
关键词 图像处理 图像去噪 正交bandelets 逐子块阈值 广义高斯分布 bayesshrink
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一种基于改进阈值函数Contourlet域的图像去噪算法 被引量:7
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作者 王鸿闯 胡晓辉 李薇 《电子科技》 2019年第4期44-48,共5页
针对Contourlet域中传统硬阈值函数由于函数不连续所造成的振铃和伪吉布斯现象以及软阈值函数由于恒值压缩导致的图像模糊失真的问题,文中提出一种基于改进阈值函数的Contourlet域图像去噪算法。该改进阈值函数引入了指数平滑函数法的思... 针对Contourlet域中传统硬阈值函数由于函数不连续所造成的振铃和伪吉布斯现象以及软阈值函数由于恒值压缩导致的图像模糊失真的问题,文中提出一种基于改进阈值函数的Contourlet域图像去噪算法。该改进阈值函数引入了指数平滑函数法的思想,使其在Contourlet域内具备连续性、渐进性、偏差性和高阶可导性,克服了软硬阈值函数存在的问题。方法中阈值估计部分选取的是BayesShrink自适应阈值估计,能够比较精准的确定阈值大小,并且解决了传统固定阈值估计过度扼杀变换系数的现象。通过对比实验,文中提出的改进后图像去噪方法在峰值信噪比、均方根误差和图像增强因子等客观评价标准上与传统去噪方法相比具备较好的去噪效果。 展开更多
关键词 图像去噪 CONTOURLET域 阈值函数 bayesshrink阈值估计 峰值信噪比 均方根误差 图像增强因子
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贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法 被引量:7
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作者 郭海涛 刘星洁 石建宏 《应用声学》 CSCD 北大核心 2012年第6期468-473,共6页
针对超声图像散斑噪声,提出一种贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法。超声图像质量下降的主要原因是乘性噪声的污染,采用Jain提出的噪声模型,完成对数化后的小波变换,假设小波系数服从广义高斯分布,估计各尺度的贝叶斯阈值,利用改进的阈值... 针对超声图像散斑噪声,提出一种贝叶斯改进阈值超声图像去噪方法。超声图像质量下降的主要原因是乘性噪声的污染,采用Jain提出的噪声模型,完成对数化后的小波变换,假设小波系数服从广义高斯分布,估计各尺度的贝叶斯阈值,利用改进的阈值函数处理各小波系数。所用改进阈值函数较软阈值函数有更好的连续性且不易丢失小波系数。处理医学超声图像和声纳超声图像的结果表明,较之以往的去噪方法,该方法在去除噪声的同时能较好的保留边缘及细节特征。 展开更多
关键词 超声图像 去噪 小波变换 贝叶斯阈值 阈值函数
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基于提升小波的SAR图像斑点噪声抑制方法 被引量:3
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作者 丁献文 陈汉林 张微 《科技通报》 2008年第3期390-394,共5页
斑点噪声去除是对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像自动分割、分类、目标检测和其它定量专题信息提取处理前必要的步骤。首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点噪声去除方法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上,... 斑点噪声去除是对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像自动分割、分类、目标检测和其它定量专题信息提取处理前必要的步骤。首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点噪声去除方法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上,对SAR图像进行对数变换,将乘性噪声转变为加性噪声,然后再对图像进行提升小波分解,采用Bayes Shrink阈值对小波系数进行处理。最后根据4个指标来对比不同方法的去噪效果。结果表明,与传统的滤波方法相比,基于提升小波的去噪方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点噪声抑制能力方面具有较大的优势。与传统小波相比,提升小波不但在运算速度上有优势,而且省内存。 展开更多
关键词 SAR图像 斑点噪声 去噪 提升格式 小波变换
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Bayesian-based Wavelet Shrinkage for SAR Image Despeckling Using Cycle Spinning 被引量:2
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作者 张德祥 高清维 陈军宁 《Journal of Electronic Science and Technology of China》 2006年第2期127-131,共5页
A novel and efficient speckle noise reduction algorithm based on Bayesian wavelet shrinkage using cycle spinning is proposed. First, the sub-band decompositions of non-logarithmically transformed SAR images are shown.... A novel and efficient speckle noise reduction algorithm based on Bayesian wavelet shrinkage using cycle spinning is proposed. First, the sub-band decompositions of non-logarithmically transformed SAR images are shown. Then, a Bayesian wavelet shrinkage factor is applied to the decomposed data to estimate noise-free wavelet coefficients. The method is based on the Mixture Gaussian Distributed (MGD) modeling of sub-band coefficients. Finally, multi-resolution wavelet coefficients are reconstructed by wavelet-threshold using cycle spinning. Experimental results show that the proposed despeclding algorithm is possible to achieve an excellent balance between suppresses speckle effectively and preserves as many image details and sharpness as possible. The new method indicated its higher performance than the other speckle noise reduction techniques and minimizing the effect of pseudo-Gibbs phenomena. 展开更多
关键词 discrete wavelet transform Synthetic Aperture Radar (SAR) despeclding cycle spinning bayesshrink
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图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法
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作者 周凯汀 郑力新 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第2期157-162,共6页
用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨... 用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比. 展开更多
关键词 图像域 图像去噪 阈值估计 贝叶斯收缩 小波变换 维纳滤波
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