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一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像去噪方法
  • 期刊名称:光电子.激光,已录用 (EI收录)
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所,陕西西安710071
  • 相关基金:国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2006AA01Z127);国家自然科学基金资助项目(60572152)
  • 相关项目:基于多小波的静止图像压缩编码新方法及关键技术研究
中文摘要:

提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和高斯比例混合模型的图像去噪方法。采取的主要方法为:1)通过NSCT对图像进行分解;2)根据高斯比例混合模型建立图像模型;3)利用贝叶斯估计进行图像去噪。实验结果表明,相对于已有算法,本文方法降噪效果好,在去噪性能指标和边缘保持的主观视觉上都表现出优异的性能。

英文摘要:

This paper presents a new image denoising scheme, which combines the nonsubsampled Contourlet transform and Gaussian scale mixture model. The main methods include: 1) decompose the image using the nonsubsampled Contourlet transform; 2) establish the image model based on Gaussian scale mixtures model;3) remove the image noise using Bayesian estimation. The simulation results have shown that the proposed scheme outperforms the existing schemes in regard of both the denoising performance and the edge preservation ability.

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