采用改进结构特征度度量分析的噪声标准差估计算法

摘要：

提出了一种基于改进的噪声标准差估计的轮廓波去噪算法，在常用的轮廓波去噪算法基础上提出了新的解决方案。该方案将滤波法与改进的图像结构特征度度量分析算法结合起来，筛选出适合计算噪声标准差的图像子块集合，再用直方图法估计图像噪声标准差，然后将该标准差用于轮廓波去噪。在标准差估计对比试验中，将滤波法、分块法、改进的分块法与文中的标准差估计算法进行对比；在去噪对比试验中，采用基本的小波阈值去噪算法（ universal 阈值），由小波阈值法引申出的普通轮廓波阈值去噪算法，基于维纳滤波的轮廓波去噪算法，基于系数建模的轮廓波去噪算法与文中算法做对比。实验结果表明：文中算法能够更加精确地估计图像噪声标准差，且去噪效果与普通轮廓波去噪及其他轮廓波去噪算法相比更加稳定，鲁棒性更好。

关键词：图像去噪、轮廓波、图像噪声标准差估计、图像结构特征度、直方图法

分类号：TP18;TN911.73(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61100007．

在线出版日期：2015-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：255-260