结合FT与NSCT的自适应阈值去噪算法  

Adaptive Threshold De-noising Algorithm Combined with Fourier Transform and Non-subsampled Contourlet Transform

作　　者：李利[1] 杨恢先[1] 何雅丽[2] 冷爱莲[3] 岳许要[2] 

机构地区：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105 [2]湘潭大学材料与光电物理学院,湖南湘潭411105 [3]湘潭大学能源工程学院,湖南湘潭411105

出　　处：《计算机工程》2012年第17期238-241,共4页Computer Engineering

基　　金：湖南省教育厅科研基金资助项目(10C1263);湘潭大学科研基金资助项目(11QDZ11)

摘　　要：为更好地对图像进行稀疏表示,以改善去噪效果,提出一种傅里叶变换与非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的自适应阈值去噪算法。在傅里叶域中对含噪图像去噪,在NSCT域中利用分层噪声估计的贝叶斯阈值算法,结合多尺度多方向的能量阈值修正方案自适应地滤除剩余噪声。实验结果表明,该算法的去噪性能较好。In order to express a sparse image better and achieve better de-noising effect, an adaptive threshold de-noising algorithm combined with Fourier Transform（FT） and Non-subsampled Contourlet Transform（NSCT） is proposed. The noisy image is de-noised in Fourier domain, and the remaining noise is filtered out in NSCT domain. It is based on stratified noise estimation and adaptive Bayes threshold, combined with a flexible multi-scale and multi-directional energy correction threshold scheme, Experimental results show that the proposed algorithm can improve de-noising performance.

关 键 词：图像去噪 傅里叶变换 非下采样轮廓波变换 自适应阈值 贝叶斯框架 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]