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NSST各向异性双变量收缩的图像去噪算法
引用本文:陈利霞,学霖,欧阳宁.NSST各向异性双变量收缩的图像去噪算法[J].计算机工程与设计,2014(12):4249-4253.
作者姓名:陈利霞  学霖  欧阳宁
作者单位:1. 桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林,541004
2. 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,广西桂林,541004
基金项目:国家自然科学基金项目(61362021);广西自然科学基金项目(2013GXNSFDA019030、2013GXNSFAA019331、2012GXNSFBA053014、2012GXNSFAA053231);广西科技开发基金项目(桂科攻1348020-6、桂科能1298025-7);广西教育厅重点基金项目
摘    要:提出一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)的各向异性双变量收缩函数的图像去噪算法。根据NSST不同尺度间系数的方差各向异性特性,在双变量收缩函数的基础上引入各向异性拉普拉斯概率分布,利用牛顿迭代算法得到各向异性的双变量收缩函数,对NSST系数进行处理,充分利用NSST能捕捉更多纹理及结构等细节信息的优点。实验结果表明,该算法在峰值信噪比、结构相似性以及主观视觉效果上均得到较大提高。

关 键 词:图像去噪  非下采样剪切波变换  双变量收缩函数  各向异性  牛顿迭代算法

Image denoising based on combination of anisotropic BiShrink and NSST
CHEN Li-xia,WEN Xue-lin,OUYANG Ning.Image denoising based on combination of anisotropic BiShrink and NSST[J].Computer Engineering and Design,2014(12):4249-4253.
Authors:CHEN Li-xia  WEN Xue-lin  OUYANG Ning
Affiliation:CHEN Li-xia;WEN Xue-lin;OUYANG Ning;School of Mathematics and Computer Science,Guilin University of Electronic Technology;Key Laboratory of Cognitive Radio and Information Processing,Guilin University of Electronic Technology,Ministry of Education;
Abstract:
Keywords:image denoising  NSST  BiShrink  anisotropic  New ton’s method
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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