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复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合图像降噪
1
作者
闫河
李刚
张小川
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2009年第6期735-742,764,共9页
提出了一种基于复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪方法.指出Curvelet变换重构图像存在"划痕"和"嵌入污点"的主要原因是Curvelet变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和改进的Radon变换...
提出了一种基于复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪方法.指出Curvelet变换重构图像存在"划痕"和"嵌入污点"的主要原因是Curvelet变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和改进的Radon变换分别代替原Curvelet变换中的实小波变换和Radon变换.构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet变换.本文同时把高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉能力的复数GSM模型,并在复数Curvelet变换域,采用贝叶斯最小平方(BLS)估计器对CGSM模型下含噪复系数进行有效估计,从而实现降噪.实验结果表明,无论是用PSNR指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能均好于传统Curvelet去噪、Curvelet域HMT去噪和小波域BLS-GSM去噪.本文方法在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力.
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关键词
图像去噪
复数Curvelet变换
复数高斯尺度混合
贝叶斯
最小
平方
估计
下载PDF
职称材料
复小波包域复数高斯尺度混合模型图像降噪
被引量：
1
2
作者
闫河
刘加伶
+1 位作者
曾庆森
张小川
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期1105-1109,共5页
提出一种基于四树复小波包变换(QCWPT)复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪新方法。含噪图像经多尺度QCWPT被分解成一个低频复数逼近子图和若干高频复数方向细节子图。在大尺度下,可认为低频逼近子图为信号复系数予以保留;对各尺度复...
提出一种基于四树复小波包变换(QCWPT)复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪新方法。含噪图像经多尺度QCWPT被分解成一个低频复数逼近子图和若干高频复数方向细节子图。在大尺度下,可认为低频逼近子图为信号复系数予以保留;对各尺度复数方向子图按照对数熵代价函数确定最优复小波包基。把能很好刻画小波系数边缘分布形状和局部邻域强相关性的高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,新的CGSM模型具有很好刻画图像幅值和相位信息的能力,并利用该模型对复系数进行贝叶斯最小均方(BLS)估计,从而实现去噪目的。实验结果表明,无论是峰值信噪比(PSNR)指标还是视觉效果,本文方法的去噪性能均好于双树复小波变换(DCWT)、QCWPT和小波域GSM模型去噪,并且在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力。
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关键词
图像去噪
四树复小波包变换(QCWPT)
最优复小波包基
高斯尺度混合(GSM)
贝叶斯
最小
平方
(
bls
)
估计
原文传递
题名
复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合图像降噪
1
作者
闫河
李刚
张小川
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2009年第6期735-742,764,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(60443004)
重庆市科委自然科学基金计划资助项目(CSTC
+1 种基金
2008BB2340)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ080621)
文摘
提出了一种基于复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪方法.指出Curvelet变换重构图像存在"划痕"和"嵌入污点"的主要原因是Curvelet变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和改进的Radon变换分别代替原Curvelet变换中的实小波变换和Radon变换.构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet变换.本文同时把高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉能力的复数GSM模型,并在复数Curvelet变换域,采用贝叶斯最小平方(BLS)估计器对CGSM模型下含噪复系数进行有效估计,从而实现降噪.实验结果表明,无论是用PSNR指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能均好于传统Curvelet去噪、Curvelet域HMT去噪和小波域BLS-GSM去噪.本文方法在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力.
关键词
图像去噪
复数Curvelet变换
复数高斯尺度混合
贝叶斯
最小
平方
估计
Keywords
image denoising
complex Curvelet transform
complex Gaussian scale mixture
Bayesian least squares estimator
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
复小波包域复数高斯尺度混合模型图像降噪
被引量：
1
2
作者
闫河
刘加伶
曾庆森
张小川
机构
重庆理工大学计算机学院
出处
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期1105-1109,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60443004)
重庆市科委自然科学基金计划资助项目(CSTC
+1 种基金
2008BB2340)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ080621)
文摘
提出一种基于四树复小波包变换(QCWPT)复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪新方法。含噪图像经多尺度QCWPT被分解成一个低频复数逼近子图和若干高频复数方向细节子图。在大尺度下,可认为低频逼近子图为信号复系数予以保留;对各尺度复数方向子图按照对数熵代价函数确定最优复小波包基。把能很好刻画小波系数边缘分布形状和局部邻域强相关性的高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,新的CGSM模型具有很好刻画图像幅值和相位信息的能力,并利用该模型对复系数进行贝叶斯最小均方(BLS)估计,从而实现去噪目的。实验结果表明,无论是峰值信噪比(PSNR)指标还是视觉效果,本文方法的去噪性能均好于双树复小波变换(DCWT)、QCWPT和小波域GSM模型去噪,并且在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力。
关键词
图像去噪
四树复小波包变换(QCWPT)
最优复小波包基
高斯尺度混合(GSM)
贝叶斯
最小
平方
(
bls
)
估计
Keywords
image denoising
quad-tree complex wavelet packets transform（QCWPT）
best complex wavelet packet basis
Gaussian scale mixtures（GSM）
Bayesian least squares（
bls
）estimator
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合图像降噪
闫河
李刚
张小川
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2009
0
下载PDF
职称材料
2
复小波包域复数高斯尺度混合模型图像降噪
闫河
刘加伶
曾庆森
张小川
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
原文传递
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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