先优化后分类改进的小波域图像去噪方法

提出一种先优化后分类改进的小波域图像去噪方法。该方法是对现存NeighShrink去噪方法的改进,用stein的无偏风险估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口;根据邻域阈值的大小,将子带内的每个小波系数划分为"小"系数或"大"系数;对"小"系数直接置零,对"大"系数采用一种具有局部空间强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到真实系数的估计。实验结果表明,该方法在峰值信噪比指标上明显优于NeighShrink方法,同时有效地保存了图像的纹理信息,视觉效果较好。

基于邻域阈值萎缩法的图像去噪方法的优化

小波域去噪是一种新兴的图像去噪方法,邻域阈值萎缩法是小波域阈值图像去噪方法中的一种,其原理是根据邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小对该窗口中心的小波系数进行处理。提出一种优化改进的小波域图像去噪方法,该方法先用均方差准则的无偏估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口,然后引入一个细节增强因子P,采取映射方式优化邻域阈值萎缩法中小波系数收缩因子,最后通过小波系数的收缩估计得到真实系数的估计。通过实验证明,该方法取得了比邻域阈值萎缩法更高的PSNR值,同时对图像细节进行增强,得到了更佳的视觉效果。

基于加权检测的脉冲噪声新滤波器

在分析噪声检测与噪声滤波原理的基础上,提出了用于恢复被脉冲噪声污染的图像的去噪算法。该算法基于方向差异性将检测窗口分解为四个子窗口,并取子窗口的中间像素与相邻像素的灰度值之差的加权平均值与预先定义的阈值进行比较,较准确地区分噪声点和信号点;然后根据方向相关依赖性,采用一种边缘保持滤波方法来重构被噪声污染像素的灰度值。实验结果证明,该算法在提高图像信噪比的同时,可以更好地保持图像的细节信息。