基于序列二次规划优化阈值的NSCT高斯噪声图像滤波方法

摘要：

提出了一种基于序列二次规划(SQP)优化阈值的非下采样Contourlet变换(NSCT)图像高斯白噪声去除方法.该方法利用广义交叉验证(GCV)准则作为优化指标,使用序列二次规划算法对NSCT域的去噪阈值进行优化,能够在噪声方差等图像先验知识未知的情况下得到最优去噪阈值.确定阈值后,采用非线性阈值函数对Contourlet系数进行处理.实验结果表明与其他Contourlet域去噪方法相比,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比,并较好地保留图像的边缘信息.

关键词：图像去噪、非下采样Contourlet变换、广义交叉验证、序列二次规划

所属期刊栏目：5

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61503009,61333011,61421063;中国航空科学基金2016ZA51005;上海航天科技创新基金SAST2016003

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：76-82