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基于Curvelet多方向差和多尺度积的图像去噪
被引量：
8
1
作者
郝红侠
刘芳
焦李成
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期39-43,共5页
为滤除自然图像中的高斯白噪声并保持边缘、纹理信号,引入了Curvelet变换系数在方向间、尺度间和尺度内的相关性,提出了一种基于Curvelet系数相关性的多方向差和多尺度积图像去噪方法.首先根据图像纹理在Curvelet变换各尺度各子带上的...
为滤除自然图像中的高斯白噪声并保持边缘、纹理信号,引入了Curvelet变换系数在方向间、尺度间和尺度内的相关性,提出了一种基于Curvelet系数相关性的多方向差和多尺度积图像去噪方法.首先根据图像纹理在Curvelet变换各尺度各子带上的方向信息,构造在方向倍增相邻尺度上的方向差,捕获方向间相关性,然后利用尺度间系数的多尺度积体现尺度间相关性,同时对各子带内系数采用局部聚集性反映尺度内相关性,最后综合这些相关性在图像真实信号和噪声上的不同表现来区分信号和噪声.实验结果表明:该方法具有更优的边缘保持和视觉平滑效果,与Curvelet阈值收缩方法相比,不但峰值信噪比有所提高,而且也较好地抑制了划痕现象.
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关键词
图像去噪
高斯噪声
白噪声
相关性方法
收缩
图像纹理
原文传递
采用结构自适应窗的非局部均值图像去噪算法
被引量：
7
2
作者
郝红侠
刘芳
+1 位作者
焦李成
武杰
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期71-76,共6页
针对图像去噪处理中的非局部均值(NLM)算法相似性度量结果不够准确的问题,提出了一种采用结构自适应窗的非局部均值图像去噪(SAW-NLM)算法。首先利用从含噪图像中提取的初始素描图将含噪图像划分为结构区和非结构区,然后对这两部分区域...
针对图像去噪处理中的非局部均值(NLM)算法相似性度量结果不够准确的问题,提出了一种采用结构自适应窗的非局部均值图像去噪(SAW-NLM)算法。首先利用从含噪图像中提取的初始素描图将含噪图像划分为结构区和非结构区,然后对这两部分区域分别采用基于结构方向的自适应窗和各向同性窗来搜索相似图像块,最后利用这些相似图像块得到当前待估计像素的去噪结果。为了抑制伪纹理现象,在估计过程中采用了块估计的方式。自适应窗有效结合了图像的结构方向和灰度信息,因此能够更准确度量图像块的相似性。实验结果表明:SAW-NLM算法具有更优的边缘保持和平滑效果,与传统NLM算法相比,峰值信噪比最大可提高1.1dB,图像结构相似度也提高了4.6。
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关键词
图像去噪
度量
结构自适应窗
估计
非局部均值
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职称材料
题名
基于Curvelet多方向差和多尺度积的图像去噪
被引量：
8
1
作者
郝红侠
刘芳
焦李成
机构
西安电子科技大学计算机学院
智能
信息
感知
与
图像
理解
教育部
重点
实验室
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期39-43,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划资助项目(2013CB329402)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(K5051203002
+5 种基金
K5051203007)
国家自然科学基金资助项目(61072106
61077009
61075041)
高等学校学科创新引智计划资助项目(111计划)(B07048)
教育部'长江学者和创新团队发展计划'资助项目(IRT1170)
文摘
为滤除自然图像中的高斯白噪声并保持边缘、纹理信号,引入了Curvelet变换系数在方向间、尺度间和尺度内的相关性,提出了一种基于Curvelet系数相关性的多方向差和多尺度积图像去噪方法.首先根据图像纹理在Curvelet变换各尺度各子带上的方向信息,构造在方向倍增相邻尺度上的方向差,捕获方向间相关性,然后利用尺度间系数的多尺度积体现尺度间相关性,同时对各子带内系数采用局部聚集性反映尺度内相关性,最后综合这些相关性在图像真实信号和噪声上的不同表现来区分信号和噪声.实验结果表明:该方法具有更优的边缘保持和视觉平滑效果,与Curvelet阈值收缩方法相比,不但峰值信噪比有所提高,而且也较好地抑制了划痕现象.
关键词
图像去噪
高斯噪声
白噪声
相关性方法
收缩
图像纹理
Keywords
image denoising
Gaussian noise
white noise ~ correlation methods
shrinkage
image texture
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
采用结构自适应窗的非局部均值图像去噪算法
被引量：
7
2
作者
郝红侠
刘芳
焦李成
武杰
机构
西安电子科技大学计算机学院
智能
信息
感知
与
图像
理解
教育部
重点
实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期71-76,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划资助项目(2013CB329402)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(K5051203002
+2 种基金
K5051203007)
国家自然科学基金资助项目(61072106
61173090)
文摘
针对图像去噪处理中的非局部均值(NLM)算法相似性度量结果不够准确的问题,提出了一种采用结构自适应窗的非局部均值图像去噪(SAW-NLM)算法。首先利用从含噪图像中提取的初始素描图将含噪图像划分为结构区和非结构区,然后对这两部分区域分别采用基于结构方向的自适应窗和各向同性窗来搜索相似图像块,最后利用这些相似图像块得到当前待估计像素的去噪结果。为了抑制伪纹理现象,在估计过程中采用了块估计的方式。自适应窗有效结合了图像的结构方向和灰度信息,因此能够更准确度量图像块的相似性。实验结果表明:SAW-NLM算法具有更优的边缘保持和平滑效果,与传统NLM算法相比,峰值信噪比最大可提高1.1dB,图像结构相似度也提高了4.6。
关键词
图像去噪
度量
结构自适应窗
估计
非局部均值
Keywords
image denoising~ measurement~ structure adaptive window~ estimation
nonlocalmeans
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Curvelet多方向差和多尺度积的图像去噪
郝红侠
刘芳
焦李成
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
8
原文传递
2
采用结构自适应窗的非局部均值图像去噪算法
郝红侠
刘芳
焦李成
武杰
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
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