【摘 要】
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Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示。详细分析了图像contourlet系
【机 构】
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华中科技大学电子与信息工程系; 江西科技师范学院应用物理系 湖北武汉430074; 湖北武汉430074; 江西南昌330013;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60462003)
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Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示。详细分析了图像contourlet系数的统计特性,并利用非高斯双变量分布对系数层间相关性进行建模。最后,将此分布应用于图像去噪,就PSNR、NMSE和视觉质量这三方面的评价指标与contourlet HMT和小波阈值法进行了比较。实验结果表明:算法能获得较好的结果,尤其是对于含有丰富纹理的图像。
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