基于中值金字塔变换的图像逆半调

针对误差分散半调的系统特征,构建了一种基于非线性中值算子的多分辨金字塔变换.研究了变换后各级近似、细节信号中半调噪声的分布特性和消噪方法,提出了一种用wiener滤波抑制一级细节中半调噪声,并用消噪后的细节与近似信号重构连续色调图像的逆半调算法.实验结果表明,该变换具有较好的信噪分离能力,比线性多尺度变换更适合于逆半调.新逆半调算法的时空间复杂度较低,其结果的峰值信噪比值及去噪保沿效果良好.

基于中值变换和金字塔分解的图像去噪方法

该文基于中值变换提出了一种信号的非线性多尺度金字塔分解算法,然后给出了一种利用它来对同时含有脉冲噪声和高斯噪声图像的去噪方法。由于图像经过中值金字塔变换后的系数表现出不同的特点,能对噪声产生有效的分离,可以对不同的噪声采用不同的系数抑制方法来达到去噪的目的,仿真试验结果表明本方法很有效,且优于其它方法。

Karhunen-Loeve及多尺度金字塔联合变换的彩色逆半调算法

红绿蓝（RGB）颜色空间中的各颜色分量具有高度相关性,直接分通道实施的彩色逆半调方法会残留大量人眼敏感的半调纹理,且逆半调图像色偏较大。从分析矢量误差分散半调系统模型入手,推导其加噪特性,针对性地提出了一种Karhunen-Loeve（K-L）及多尺度金字塔联合变换的彩色逆半调算法。算法以K-L变换减弱彩色分量相关性,再利用多尺度中值金字塔算子以及维纳（Wiener）滤波分离并抑制高频细节子图中的半调噪声,最后进行中值金字塔、K-L逆变换重构结果图像。实验表明,该算法能有效去除半调噪声、减小重建图像的颜色偏差,与直接分通道逆半调算法相比峰值信噪比值提高约2~3 dB,且重建图像视觉效果良好。