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        基于曲波變換的圖像去噪研究

        2016-05-18 14:09:19薛秀鑾
        電腦知識與技術(shù) 2016年9期

        薛秀鑾

        摘要:本文將曲波變換與軟閾值、硬閾值圖像去噪方法相結(jié)合,對圖像進行去噪處理,并根據(jù)軟硬閾值的優(yōu)缺點,對它們進行折衷處理,提出一種新的Curvelet變換去噪算法,并將其去噪效果同小波變換軟、硬閾值去噪效果以及其他Curvelet變換去噪效果進行比較,利用量化的峰值信噪比(PSNR)和非量化的視覺效果進行去噪性能評價,效果較理想。

        關(guān)鍵詞:曲波;(Curvelet);變換 ;去噪

        中圖分類號:TP311 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)09-0218-03

        1 研究背景及意義

        人類社會已經(jīng)進入數(shù)字化的信息時代,大量的數(shù)據(jù)需要用信息處理手段去處理和分析,而且人們所能獲得的這些信息中圖像信息就占了70%,然而,由于受諸如霧霾、灰塵等因素的干擾影響,現(xiàn)實生活中人們所獲得的圖像通常是帶有噪聲的。為了更加高效正確地理解所獲得的圖像信息,我們可以對圖像進行加工處理,也就是對圖像進行去噪處理,目的是盡最大可能地去掉圖像的噪聲污染,還原圖像的原始狀態(tài)。

        圖像隨機噪聲的抑制或消除的方法有空間域、頻率域、小波域濾波,Ridgelet變換,Curvelet變換等。空間、頻率域濾波都是通過濾除部分信號的方法進行去噪,結(jié)果都會丟失圖像的很多信息。小波變換去噪是比較普及又效果較佳的圖像去噪方法,使用小波變換去噪算法對圖像進行二維變換以后,重構(gòu)圖像邊緣必須保留數(shù)量很大的小波系數(shù)方可,而且小波變換只具備點狀奇異性,對紋理特征突出或線奇異性突出的圖像,小波變換就稍遜色了,因此,Candes等人提出一種新的多尺度變換——Ridgelet變換,擁有小波變換對時頻局部分析的能力,特別適合于具有直線或超平面奇異性的高維信號地描述,能較好地表示直線奇異性特征,但對于曲線特征的描述,只相當(dāng)于小波變換,而且Ridgelet分析比較繁瑣。1999年, Candes和Donoho利用Ridgelet理論和剖分的方法構(gòu)建出第一代Curvelet變換,該變換具有各向異性和很強的方向性,能高效地表示圖像的輪廓線,但它的數(shù)字實現(xiàn)比較復(fù)雜,而且會產(chǎn)生很多多余的數(shù)據(jù)量。2002年,Candes和Donoho等人又提出第二代Curvelet變換,完全脫離了Ridgelet理論,既簡單又好理解,它基于頻域,并以多尺度幾何分析為Curvelet框架的理論基礎(chǔ),能夠直接在頻域?qū)崿F(xiàn)變換,更優(yōu)地稀疏表示不連續(xù)的邊緣,是真正意義上的多尺度分析方法。

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