基于形态成分分析和Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 6次 | 上传用户:qiaotongqiao
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针对含有丰富纹理和边缘特征的噪声图像,提出一种基于形态成分分析(MCA)和Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法.该方法首先引入MCA将噪声图像分为低频部分和高频部分,在此基础上设计一种自适应的分层阈值估计处理策略.根据噪声的分布特性,通过阈值估计和Contourlet变换对噪声图像的低频部分和高频部分进行分频带去噪处理,有效去除噪声图像中的噪声.通过对噪声图像的仿真实验表明,文中方法能较好地保留图像纹理和边缘,并且去噪效果优于传统的均值滤波去噪、中值滤波去噪、小波多层阈值去噪和轮廓波多层
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