作者：许友雷; 舒忠(指导)图像噪声小波基函数多尺度分析模型非下采样轮廓波变换非局部均值算法
摘要：针对图像多噪声共存、偏重高频滤波图像分解以及低频信号去噪邻域范围确定偏小等严重影响图像清晰度的问题,提出一种基于多尺度、多方向的NSCT滤波组合噪声去除算法,算法同时兼顾低频和高频噪声的准确定位。依据当前图像分解与重构滤波器设计原理及应用分析,准确找出小波基滤波模型和通用NSCT滤波模型在进行高频信号分离时存在的缺陷,以欧几里德算法的Bezout恒等式为理论评价基础,确保高频信号首先能够实现多尺度分层表示,然后对每一层的高频信号进行多方向描述,通过对采样后获得的空间插值像素与采样前原像素进行比较,在理论上证明所提出算法高频滤波的有效性,明确图像高频部分的去噪关键在于分解滤波环节。同时,针对低频信号去噪算法中局部性单一邻域定义的缺陷,通过改进灰度值相似邻域的空间结构定位,采用加权系数定义灰度值的相似度,明确图像低频部分的去噪关键在于去噪算法环节。通过MATLAB仿真实验、高分辨率下去噪结果主观评价和PSNR客观评价参数比较分析表明:所提出的图像去噪算法,比当前流行算法更具明显优势,可为后续图像特征提取和图像识别处理提供良好的基础。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
