基于Contourlet变换阈值选取的算法研究

发布时间：2021-11-18 17:27

　　针对CT图像在生成或传输时容易受到噪声影响这一难题,提出了基于Contourlet变换结合PCA阈值的去噪方法。首先,对噪声图像进行Contourlet变换。然后,对DFB方向滤波后得到的Contourlet系数进行PCA阈值及硬阈值函数去噪。最后,对去噪后的Contourlet系数进行Contourlet逆变换,得到去噪图像。通过对图像添加噪声并与Contourlet结合六种不同阈值去噪方法进行对比,采用PSNR评估去噪优劣。结果表明:贝叶斯阈值方法 PSNR值最高PSNR=94.88 dB,然后是PCA阈值PSNR=83.02 dB,最后依次是配套改进阈值PSNR=73.97 dB、3σ阈值PSNR=73.27 dB、统一阈值PSNR=72.33 dB、通用阈值PSNR=71.50 dB。PCA阈值去噪结果整体平滑性较好,视觉效果较好;贝叶斯阈值去噪结果整体平滑性较差,视觉效果不佳。通过将Contourlet变换框架取代传统小波变换框架并结合PCA阈值应用在图像去噪中,不仅信噪比有所提高,而且图像视觉效果也明显改善。 

【文章来源】：计算技术与自动化. 2020,39(03)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

小波变换和Contourlet变换的逼近曲线

图2给出了Contourlet变换对图像进行分解的过程。可见Contourlet变换可以进行多分辨率、多方向性的变换，它允许在每个尺度上有不同数目的方向子带。由于Contourlet变换良好的图像稀疏性表示和非线性逼近性能，使得其在图像的分析和处理中得到了成功的应用。1.2 统一阈值法

Contourlet变换将多尺度分析和方向分析分开进行。首先用拉普拉斯金字塔变换LP进行多尺度分析捕捉奇异点。然后用方向性滤波器组DFB将分布在同一方向上奇异点合成为一个系数，捕捉高频分量。最后用PCA阈值及硬阈值函数处理高频分量系数并完成DFB重构和LP重构。基于Contourlet的PCA阈值结合硬阈值函数的去噪流程图和具体步骤如下：

【参考文献】：
期刊论文
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[7]火炮内膛全景图像增强方法研究[J]. 雷洁,王建成,崔清斌,刘春华.  计算技术与自动化. 2013(02)
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博士论文
[1]基于多尺度几何变换的遥感图像处理算法研究[D]. 刘帅奇.北京交通大学 2013

硕士论文
[1]基于非下采样Contourlet变换的图像多尺度边缘检测相关技术研究[D]. 王建波.郑州大学 2015
[2]基于视频检测的行人交通参数提取技术研究[D]. 沈涛.北京交通大学 2011
[3]基于Contourlet变换的图像去噪算法研究[D]. 杨帆.北京交通大学 2008



本文编号：3503307