Shearlet域非局部均值图像去噪

摘要：

该文提出了一种基于主分量分析的shearlet域非局部均值图像去噪算法。该算法将主分量分析方法引入到 shearlet 域的非局部均值算法中，具体的在利用非局部均值算法处理shearlet 分解得到的图像分量时通过主分量分析的方法降低图像分量的相似窗的维数，提高估计的准确度，然后利用广义高斯模型非局部均值的思想完成图像分量的去噪处理，最终完成图像分量去噪结果的重构。对图像的实验验证表明，噪声比较大的情况下该算法能够有效地降低图像的噪声及划痕效应，较完整的保持图像的细节信息。

关键词：图像去噪、主成分分析、离散shearlet变换、非局部均值

分类号：O17;O24

资助基金：国家自然科学基金60703109/J54507020125；国家自然科学基金60972148；国家教育部博士点基金20070701016

在线出版日期：2014-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：63-71