基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的遥感图像去噪算法(英文)

针对大部分已有的遥感图像去噪算法在去噪的同时不能有效的保留细节和增强边缘,提出了一种基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪新算法.该算法依据了Cycle Spinning Contourlet变换能够很好的保留原始图像的细节和纹理信息,而总变分最小化方法具有在去噪的同时增强图像边缘的特性,因此使用所提出的融合规则对两种算法去噪后的图像进行融合能够取得更好的增强效果.通过对比,实验结果表明该算法不仅能在很大程度上削弱分别由平移不变Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪方法产生的伪吉布斯现象和阶梯效应,而且视觉效果和PSNR值均优于其它方法,同时该算法能够保留更多的光谱信息,因此该算法是一种有效的遥感图像去噪算法.     

基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的遥感图像去噪算法

针对很多已有的遥感图像去噪算法去噪的同时存在不能有效的保留细节和增强边缘的问题,提出了一种基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪新算法。该算法依据了Cycle Spinning Contourlet变换能够很好的保留原始图像的细节和纹理信息,而总变分最小化方法具有在去噪的同时增强图像边缘的特性,因此使用所提出的融合规则对两种算法去噪后的图像进行融合能够取得更好的增强效果。通过对比,实验结果表明该算法不仅能在很大程度上削弱分别由平移不变Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪方法产生的伪吉布斯现象和阶梯效应,而且视觉效果和PSNR值均优于其它方法,同时该算法能够保留更多的光谱信息,因此该算法是一种有效的遥感图像去噪算法。     

基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.     

基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪

提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明：该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.     

基于Curvelet变换的软硬阈值折衷图像去噪

与小波变换相比,Curvelet变换更好地表达图像的边缘和细节,因此更适合多尺度图像去噪。针对软阈值和硬阈值去噪方法存在的不足,提出了基于Curvelet变换域的软硬阈值折衷去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化。实验结果表明该方法对图像中的边缘、弱的直线和曲线特征有更好的恢复。去噪后图像PSNR值更高,视觉效果更好。     

基于复小波与最大后验估计的红外图像滤波

针对现有的红外图像去噪算法在边缘恢复和保持上的缺陷,提出了基于双树复小波与最大后验估计的红外图像去噪方法。充分利用双树复小波变换的多分辨率分析、平移不变性和多方向选择性等优秀特性,对含噪的红外图像作双树复小波变换;基于对高斯噪声和无噪图像的概率密度分布的假设,在小波域中对无噪图像的小波系数作最大后验估计,实现红外图像的去噪和恢复。红外图像去噪实验证明了方法的有效性,算法在有效去除噪声的同时,对边缘细节的保持和恢复较理想,去噪的图像质量指标PSNR和SSIM比现有的方法分别提高1dB和2%以上。     

基于数学形态学的Contourlet变换域图像降噪方法

提出了一种基于数学形态学的Contourlet变换域图像降噪方法.首先对输入的带噪图像进行多尺度、多方向的Contourlet稀疏变换,然后利用数学形态学算子在Contourlet域对高频系数进行处理,去除图像中具有较小支撑域的噪音,有效保留具有连续支撑域的图像边缘信息.最后通过Contourlet反变换得到预降噪图像.仿真结果表明,该方法较一般的Contourlet域收缩阈值降噪方法的降噪效果好,提高了PSNR值并降低了MSE值,获得更好的图像恢复质量.     

基于Contourlet变换的遥感图像去噪新算法

提出了一个新的有效的基于Contourlet变换的遥感图像去噪方法。对有噪图像进行Contourlet分解;对Contourlet变换系数引入一个几何先验模型,结合噪声和有用信号的条件分布进行贝叶斯估计,得到每一系数作为有用信号的后验概率,以之作为修正因子修正小波萎缩因子;对重构图像进行递归循环运算处理。仿真实验结果表明,去噪后图像去除了常见的伪吉布斯现象,峰值信噪比提高了1~2 dB。     

基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换应用于图像融合领域,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法是将图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,针对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将基于小波变换的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,基于Contourlet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法.     

基于改进中值滤波和提升小波变换的阈值去噪方法研究

对于实际拍摄的一些图像信噪比低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只能去除单一噪声的问题。针对混合噪声中含有的脉冲噪声和高斯噪声,提出基于改进中值滤波和提升小波变换去噪相结合的方法。去噪过程中,使用中值滤波器提取脉冲噪声并采用中值滤波算法滤波后,构造提升小波,采用改进阈值函数提升小波阈值去噪方法去除高斯噪声。实验结果表明,当噪声值(,)=(0.4, 20)时,采用本文去噪方法,峰值信噪比（PSNR）为34.002 1,平均绝对误差（MAE）为2.365 3。     

基于Contourlet变换的迭代图像复原算法

考虑到contourlet变换的多尺度多方向性以及对二维图像具有比小波变换更好的稀疏表示特性,提出了一种基于contourlet变换的图像复原算法.算法采用边界优化的方法,通过类期望最大化算法在contourlet域进行迭代计算,并最终获得惩罚似然函数的最优解.实验结果表明.与传统的基于小波变换的同类图像复原算法相比,基于contourlet变换的复原算法在保持了较低的运算代价的同时,更好地保护了图像的边缘和细节信息,峰值信噪比有0.6 dB～0.8 dB左右的提高.     

基于非冗余轮廓波的图像质量可伸缩编码算法

提出一种用非冗余轮廓波的中低比特率图像质量可伸缩编码算法。该算法采用双正交小波分解和方向滤波器组(DFB)实现图像的非冗余稀疏表示, 不但具有轮廓波对图像中线状奇异性边缘和纹理细节的稀疏表示特点, 而且克服了轮廓波变换系数4/3冗余的缺点。算法中对图像非冗余轮廓波系数各子带系数分布进行统计分析, 通过对变换系数的重新组合, 构造了有利于图像编码的空间方向树结构, 并统计验证了其零树特性, 采用分级树集合分裂和阈值量化达到图像质量可伸缩的嵌入式编码。实验结果表明,其解码算法在中低比特率压缩情况下, 压缩后重构图像的感知质量明显优于小波域SPIHT,JPEG2000编码标准, 峰值信噪比PSNR值与JPEG2000相当, 而图像纹理和边缘细节的视觉效果优于JPEG2000和小波域SPIHT算法。     

一种新颖的Contourlet域中子辐射图像降噪方法

由于受CCD相机、中子散射及控制电路等因素的影响,数字中子照相系统所获图像常被噪音污染,抑制噪音对于提高数字中子照相系统图像质量具有重要意义.利用多尺度几何分析能捕获图像几何结构的特性,提出一种新颖的基于contourlet变换的图像去噪方法通过计算方差一致性测度（VHM）,确定局部自适应窗口,从而最优估计contourlet系数的阈值萎缩因子,对contourlet系数进行萎缩,实现降噪功能.该方法将阈值去噪法与基于子带相关的图像去噪法相结合,充分利用在同一方向子带中沿边缘或轮廓contourlet系数的相关性,它能实现"去噪"和"保留信号"之间的平衡.实验结果表明,该方法在峰值信噪比指标上优于传统的contourlet系数硬阈值处理方法及维纳滤波方法,能有效地抑制图像噪音,同时适合于中子辐射图像的处理.     

复轮廓波包的构造及其图像去噪应用

一般的轮廓波变换只对信号的低频部分进行分解,却忽略了信号的高频部分,因而丢失了丰富的细节和纹理信息,为了克服这种缺陷,本文利用解析的双树复小波包变换和非抽样方向滤波器组,构造了复轮廓波包变换,并提出一种基于相邻系数阈值分类的复轮廓波包图像去噪算法.新的变换除了具有多分辨率、局部性、多方向性和各向异性的特点外,还具有平移不变性和更丰富的方向分量.仿真试验结果表明,构造的复轮廓波包变换能够有效地抑制伪Gibbs现象,并且保护更多的边缘和纹理等细节,其PSNR值和视觉质量均优于一般的去噪方法.     

基于非抽样Contourlet变换的彩色图像数字水印算法

研究了小波变换和Contourlet变换的不足,利用非抽样Contourlet变换的多尺度性、多方向性以及平移不变性特征进行彩色图像数字水印.先对图像进行非抽样Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的系数.然后为了满足水印的不町见性和稳健性,在低频系数和高频系数中采用不同的嵌入强度.并依据人类视觉的彩色感知特性,在蓝色分量中嵌入较多水印,在其他颜色分量选取变换系数能量最大的区域嵌入水印.与同样嵌入规则的Contourlet变换算法和平稳小波变换算法相比.该算法具有更好的稳健性,利用该算法得到的水印相似度更高,最高町提高约0.5.     

Catenary image enhancement using wavelet-based contourlet transform with cycle translation

The image quality is extremely important in the catenary fault diagnosis based on the image processing. In order to improve image visual effects, this paper proposes a catenary image enhancement method based on the wavelet-based contourlet transform (WBCT) with cycle translation. First, the Laplacian pyramid (LP) transform is replaced by the wavelet transform (WT) for reducing the redundancy of the contourlet transform (CT). Meanwhile, combine the WBCT with cycle translation to overcome the problem of WBCT without the translational invariance. Finally, the adaptive enhancement function is chosen to enhance the catenary images. Experimental results show that the proposed method has the advantages of preserving image edge details and texture. In terms of visual effects, signal-to-noise ratio (SNR) and edge preserving index (EPI), the proposed algorithm outperforms the traditional methods.     

基于拉普拉斯塔型变换的Contourlet变换频谱混叠特性分析

针对Contourlet变换存在频谱混叠的问题,立足于拉普拉斯(Laplace)塔型变换的分析研究,指出了Contourlet变换频谱混叠的根本原因在于Laplace塔型变换中两个低通滤波器不满足Nyquist抽样定律,致使阻带截全频率大于π/2,导致Contourlet变换的频谱混叠.基此.设计了满足Nyquist抽样定律的低通滤波器,提出了一种新型的Contourlet变换,即抗混叠Contourlet变换.抗混叠Contourlet变换有效地抑制了频谱混叠,基函数的空频局域件均明显优于Contourlet.通过对Barbara图像的硬阈值去噪实验研究结果表明,抗混叠Contourlet变换去噪在峰值信噪比(PSNR)上高出Contou[et变换2.3 dB(噪声均方差为30),去噪效果好,同时还有效抑制了Contoulet变换去噪后的"划痕"现象,图像的视觉效果更佳.