非下抽样抗混叠Contourlet变换及其自适应阈值去噪
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TP391.41

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国家自然科学基金资助项目(60172074); 重庆市自然科学基金资助项目(2009BB2188)


A non-subsampled non-aliasing contourlet transform and the denoising algorithm with adaptive thresholding
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    摘要:

    针对Contourlet变换在频谱混叠及平移不变性方面存在的局限性,提出了一种非下抽样抗混叠Contourlet变换(NS-NACT),其由非下抽样抗混叠塔式滤波器组(NS-NPFB)和非下抽样方向滤波器组(UDFB)构成。基于此,研究了一种基于自适应阈值调节的去噪算法。实验研究结果表明,当噪声方差σ=30时,通过本文算法去噪后的图像,不仅峰值信噪比(PSNR)较非抽样小波和Contourlet分别高出0.65dB和3.47dB,而且有效抑制了Contourlet变换去噪后的Gibbs现象,同时还可以更好地保留图像的边缘和细节,去噪效果更佳。

    Abstract:

    Focused on the frequency aliasing and shift-variance of contourlet transform,a shift-invariant (non-subsampled) non-aliasing contourlet transform(NS-NACT) is proposed based on non-subsampled non-aliasing pyramidal filter banks(NS-NPFB) and undecimated directional filter banks(UDFB).Based on the NS-NACT,an adaptive-threshold denoising algorithm is designed.Experimental results show that this algorithm can raise the PSNR about 0.65 dB and 3.47 dB (when noise variance is 30),respectively,and effectively elimin...

    参考文献
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    引证文献
引用本文

米德伶.非下抽样抗混叠Contourlet变换及其自适应阈值去噪[J].光电子激光,2009,(12):1667~1670

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