一种改进的轮廓小波变换及其图像去噪应用

《一种改进的轮廓小波变换及其图像去噪应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、一种改进的轮廓小波变换及其图像去噪应用董巍，石光明（电子工程学院西安电子科技大学，西安710071）摘要：由于方向滤波器组缺乏平移不变性，应用轮廓小波变换，在去噪时会带来人为视觉效果。针对该问题提出了一种新的非下采样多尺度几何图像变换—waveletsandnonsubsampleddirectionalfilterbanks（WNSDFB），该变换由小波变换和非下采样方向滤波器组级联而成，能够有效抑制这种人为视觉效果，同时也继承了小波变换良好的非线性逼近特性以及非下采样方向滤波器组的平移不变特性。实验结果显示，WNSDFB变换与小波变换及轮廓小

2、波变换相比，去噪时能够获得更好的视觉效果和更高的PSNR。关键词：平移不变性；人为视觉效果；方向滤波器组AnImprovedWavelet-basedContourletTransformanditsApplicationtoDenoisingDONGWei,SHIGuang-ming(SchoolofElectronicEngineeringXidianUniversity,Xi’an710071,China)Abstract:Directionalfilterbanks(DFB)appliedtothewavelet-basedcontour

3、lettransform(WBCT)arelackoftranslationinvariance,whichcouldcausevisualartifactsbysettingsometransformcoefficientstozerofordenoising.Anewmultiresolutionnonsubsampledgeometricalimagetransformwasproposedtosolvethisproblem,waveletsandnonsubsampleddirectionalfilterbanks(WNSDFB).It

4、isimplementedbythewavelettransforminconjunctionwithnonsubsampleddirectionalfilterbanks(NSDFB).Takingadvantageofthewavelettransformthathasefficientnonlinearapproximationproperty,theimportantfeaturesofdirectionalityandtranslationinvarianceareaddedbyapplyingNSDFBtoallsubbandsoft

5、hewavelet.TheartifactsusuallyintroducedbyDFBareeliminated.TheproposedWNSDFBtransformprovidesvisualandPSNRimprovementsoverthewaveletandWBCTtransforms.keywords:translationinvariance;visualartifacts;directionalfilterbanks1引言Elsami等提出了轮廓小波变换（wavelet-basedcontourlettransform，WBCT）

6、[1]，保持了小波变换和方向滤波器组的诸多优点。但是，轮廓小波变换在去噪过程中会引入人为视觉效果（visualartifacts），这主要是由传统方向滤波器组引起的[2]。为了解决这个问题，Eslami等提出了混合小波方向滤波器组变换[2]，但是，结果并不能令人满意。因此，本文提出了一种新的多方向多尺度图像变换来解决这个问题，即在小波变换基础上，再级联非下采样方向滤波器组。实验结果证实了算法的有效性，该变换可以大大降低人为视觉误差问题。董巍，1982年9月出生，女，山东省成武县，现为西安电子科技大学硕士研究生国家自然科学基金（批准号:603720

7、47）和陕西省自然科学基金（批准号:2005F44和2005F10）资助项目2轮廓小波变换及其存在的问题轮廓小波变换由小波变换和传统方向滤波器组构成。小波变换将原始图像分解为低频子带和细i节子带，方向滤波器组再将各细节子带分解为2个方向子带。对低频子带重复上述过程可实现变换的多方向性和各向异性。在进行图像去噪处理时，轮廓小波变换会在图像中引入视觉误差，降低图像质量，其结果并不完全优于小波变换。这主要是因为传统方向滤波器组缺乏平移不变性（translationinvariance）。3非下采样方向滤波器组与传统方向滤波器组相似，非下采样方向滤波器组

8、（nonsubsampleddirectionalfilterbanks，NSDFB）[3]也将图像频谱分解成楔形区域，如图1所示。我们