基于总体最小二乘的 Shearlet 自适应零值绝缘子红外图像去噪

基金项目: 江西省电力公司科技项目，编号赣电科201350617。

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Faulty Insulators Infrared Thermal Image Adaptive Denoising Based on Total Least Squares Estimation and Shearlet Transform

摘要: 提出一种基于总体最小二乘（Total Least Square）和 Shearlet 变换相结合的零值绝缘子红外图像自适应去噪算法。首先利用 Shearlet 变换对原始图像进行分解，得到各尺度各方向的 Shearlet 系数；然后考虑到不同尺度 Shearlet 系数之间的相关性，利用总体最小二乘准确估计了各层的 Shearlet 系数；最后对处理后的系数进行 Shearlet 反变换重构得到去噪图像。实验结果表明，该方法与小波去噪法和Bayes 估计去噪法相比，能够在有效去噪的同时，更好地保留了图像边界和纹理信息。
- 总体最小二乘 /
- Shearlet变换 /
- 零值绝缘子 /
- 红外图像 /
- 图像去噪

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