基于形态成分稀疏表示的联合变换图像去噪  

作　　者：赵秀娟[1] 詹春[1] 许倩倩[1] 

机构地区：[1]江西科技师范大学通信与电子学院,江西南昌330013

出　　处：《福建电脑》2016年第4期13-15,49,共4页Journal of Fujian Computer

基　　金：基于自适应红黑小波和Curvelet的图像稀疏表示及应用(300098010605;校级课题)

摘　　要：本文采用MCA方法将图像分离成平滑结构和线奇异结构,对两种不同特性成分分别采用小波变换和基于非均匀采样的快速Fourier变换的快速离散曲波变换(FDCT)结合的方法进行去噪处理。实验表明,对于含有丰富线奇异特性局部的图像,这种联合变换去噪的效果优于单纯的小波或曲波变换去噪的效果。

关 键 词：MCA 稀疏表示 方向自适应 Curvlet 红黑小波 图像去噪 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]