基于折衷阈值函数的NSCT变换域红外火灾探测图像降噪方法

摘要：

提出了基于折衷阈值函数的非采样Contourlet变换(NSCT)域红外火灾探测图像降噪方法.该方法首先利用NSCT同时具有多尺度多分辨率分析和平移不变性的特点,对带噪图像进行稀疏分解,并估计高频分解系数分布,然后利用其分布特点进行全局阈值估计,并结合系数领域统计特性进行阈值修正,得到各像素点的自适应阈值,最后采用折衷阈值函数对高频系数进行阈值处理,并通过非采样Contourlet反变换得到预降噪图像.试验结果表明,该方法对噪声具有较好的自适应特性,较一般非采样Contourlet域收缩阈值降噪方法具有更好的降噪效果,提高了PSNR值,降低了MSE值,获得了更好的图像恢复质量.

关键词：图像降噪、非采样Contourlet变换、邻域自适应阈值、贝叶斯估计、折衷阈值函数

所属期刊栏目：28

分类号：X924.4;TP391(安全管理（劳动保护管理）)

资助基金：公安部应用创新计划项目"极早期火灾探测中多源图像融合技术研究"2008YYCXSHSJ035

在线出版日期：2009-11-27（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：726-731