基于复轮廓波变换的图像消噪

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1、第36卷第10期光电工程Vol.36,No.102009年10月Opto-ElectronicEngineeringOct,2009文章编号：1003-501X(2009)10-0111-05基于复轮廓波变换的图像消噪1,2222陈新武，龚俊斌，刘玮，田金文(1.信阳师范学院物理电子工程学院，河南信阳464000；2.华中科技大学多谱信息处理技术国家重点实验室，武汉430074)摘要：为了克服实轮廓波图像消噪后广泛存在的混叠现象，研究了基于双树复小波级联方向滤波器架构的复轮廓波变换图像消噪的若干性质，证明了对于高斯白噪声图像，该变换具有更好的分割能力和抑制能力，并在此基础上提出了一种基于该

2、变换的图像消噪算法。该算法采用蒙特卡罗方法来确定门限收敛因子，并采用这些因子修正3σ准则，对变换域系数模值采用硬阈值处理。图像消噪实验结果表明：该消噪算法比基于实轮廓波变换的消噪算法，具有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果。关键词：图像消噪；复轮廓波变换；蒙特卡罗法；门限收敛因子；峰值信噪比中图分类号：TN911.73;TP391文献标志码：Adoi：10.3969/j.issn.1003-501X.2009.10.022ImageDenoisingBasedonComplexContourletTransform1,2222CHENXin-wu，GONGJun-bin，LIUWei，TIA

3、NJin-wen(1.CollegeofPhysicsandElectronics,XinyangNormalUniversity,Xinyang464000,HenanProvince,China;2.StateKeyLaboratoryforMulti-SpectralInformationProcessingTechnology,HuazhongUniversityofScience&Technology,Wuhan430074,China)Abstract:Inordertoovercomethealiasingphenomenoncommonlyexistinginrealcon

4、tourlettransformimagedenoising,somecharactersofcomplexcontourlettransformwhosestructureisacascadingofdualtreecomplexwaveletanddirectionalfilterbanksarediscussed.ItisprovedthatthetransformperformswellatdivisionandrestrainingabilityunderwhiteGaussiannoisecondition.Then,animagedenoisingalgorithmwaspr

5、oposedbasedonthetransform.Furthermore,Mento-Carlomethodwasusedtofindconvergencefactorsformodifyingthe3σrule,andhardthresholdmethodwascarriedoncomplexcontourlettranformdomaincoefficients.Experimentalresultsshowthattheimagedenoisingalgorithmproposedinthispaperissuperiortothatusingrealcontourlettrans

6、formbothatPeakSignal-to-noiseRatio(PSNR)valuesandvisualquality.Keywords:imagedenoising;complexcontourlettransform;Mento-Carlomethod;thresholdconvergencefactors;PSNR0引言如何有效地从含噪图像中尽可能准确地恢复出原始图像，一直是图像处理领域的重要课题之一。小波[1-2]能够稀疏的表示信号并能够有效地识别信号中的奇异点，因而在信号消噪领域受到广泛的关注和青睐。[3]然而，采用一维小波张量积来表示图像信号则不能有效表示图像中的边界信息

7、和纹理信息。也就是说，虽然小波在描述一维信号的情况下，能够表现出优良的性能，但是在二维情况下，由于物体边缘的光滑性[4]与几何特征不能在变换域被张量小波稀疏的表示，因而小波消噪不能获得最优的效果。为了解决这个问[5]题，许多学者展开了大量的研究工作。其中，Do博士和他的导师VetterliMartin提出的轮廓波变换(我们[6][7]称之为第一代轮廓波变换)，备受业界推崇。该变换采用拉普拉斯金字塔(LP)级联方向滤波器(