【摘 要】
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研究了多尺度几何分析工具Contourlet,提出了一种基于层结构的Contourlet多阈值去噪算法。该算法将硬阈值算法与基于子带相关的图像去噪方法相结合,根据Contourlet变换后各层
【机 构】
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西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所,西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所,西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所 西安710071,西安710071,西安710071
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研究了多尺度几何分析工具Contourlet,提出了一种基于层结构的Contourlet多阈值去噪算法。该算法将硬阈值算法与基于子带相关的图像去噪方法相结合,根据Contourlet变换后各层分解的系数数目及噪声强度设定阈值,并利用硬阈值函数实现图像去噪。使用该算法去噪后的图像在主观视觉效果和客观质量等方面较小波算法有显著提高。
The multi-scale geometric analysis tool Contourlet is studied, and a multi-threshold Contourlet denoising algorithm based on layer structure is proposed. The algorithm combines the hard-threshold algorithm with the sub-band-based image denoising method, sets the threshold according to the number of coefficients decomposed by the Contourlet transform and the noise intensity, and uses the hard threshold function to realize the image denoising. The denoised images using the proposed algorithm have significantly improved the subwavelet algorithm in terms of subjective visual quality and objective quality.
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