计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (11): 286-289.
付仲凯,王向阳,郑宏亮
FU Zhong-kai,WANG Xiang-yang,ZHENG Hong-liang
摘要: 作为新型高维奇异性分析工具,非下采样轮廓(Nonsubsampled Contourlet)变换不仅克服了小波(Wavelet) 变换的非奇异性最优基缺点,而且提供了优于轮廓(Contourlct)变换的平移不变性。以性能优越的非下采样轮廓变换为基础,提出了一种新的图像去噪方法。该方法首先对图像进行非下采样轮廓变换,以得到不同尺度、不同方向上的变换系数;然后结合噪声分布特点确定多尺度阂值,并依此阂值对高频系数进行去噪处理;最后对去噪处理后的变换系数进行反变换,以得到去噪图像。仿真实验结果表明,该方法不仅拥有较强的抑制噪声的能力,而且具有较好的边缘保护能力,同时消除了图像边缘附近的伪吉布斯(Gibbs)现象,整体性能优于小波变换图像去噪和轮廓变换图像去噪方法。
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