基于非抽样双树复小波变换幅值相位信息的图像去噪算法

基金项目: 江苏省自然科学基金项目(BK20151574)%安徽省自然基金资助项目(1508085MC55)%安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2016A174)%安徽科技学院校级项目(ZRC2016499)

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Image Denoising Using Magnitude-phase of the Undecimated Dual-tree Complex Wavelet Transform

摘要: 提出了一种非抽样双树复小波变换域结合幅值阈值化和相位正则化的自适应图像去噪算法.首先将非抽样双树复小波变换系数进行幅值相位表示,在分析了幅值分布特点后,使用瑞利分布模型作为系数幅值的先验分布,然后在贝叶斯去噪框架下推导出闭式形式的阈值函数,为了更好地抑制噪声,我们亦对相位信息进行平滑处理,最后通过逆非抽样双树复小波变换得到去噪图像.由于同时对幅值和相位信息进行处理,实验显示所提算法抑制噪声效果明显,与一些经典算法相比,本文方法在主、客观上皆获得了有竞争力的结果.
- 图像去噪 /
- 非抽样双树复小波变换 /
- 瑞利分布模型 /
- 相位正则化

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