一种循环平移的Contourlet变换去噪新方法

摘要：

与小波变换相比,Contourlet变换等多尺度几何分析方法,可以更好地逼近含线奇异的高维函数.针对Contourlet变换缺乏平移不变性的缺陷,提出了一种基于Contourlet变换以及循环平移的图像去噪方法,即MCT方法.由于阈值去噪会在重构的图像中产生虚假成分(视觉魇像),尤其是在奇异点附近交替出现较大的上下幅值振动.而循环平移的目的就是在给定范围内寻求最佳平移量(或平均平移量),通过改变图像的排列次序,从而改变奇异点在整个图像中的位置来达到减小或消除振荡幅度,进而改善由于伪Gibbs现象所导致的蚊状噪声.实验表明,与抽样小波去噪相比,该方法明显可以更好地保持图像边缘;同时也一定程度上改进了传统Contourlet变换去噪方法所带来的视觉魇像的缺点,较好的保留了图像的细节部分,且峰值信噪比(PSNR)也较高.

关键词：小波变换、多尺度几何分析、伪吉不斯现象、循环平移算法

所属期刊栏目：23

分类号：TN911.73;TP391.41

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：116-118,187