基于离散平稳小波变换的红外图像去噪

被引：13

作者：

张长江

付梦印

张启鸿

金梅

机构：

[1] 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,大庆石油学院电气信息工程系北京　,北京　,北京　,黑龙江大庆

来源：

光学技术 | 2003年 / 02期

关键词：

平稳小波变换; 广义交叉确认; 阈值去噪;

D O I：

10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2003.02.040

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于离散平稳小波变换的红外图像去噪方法。在预先不知道噪声方差的前提下,只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值。对红外图像进行离散平稳小波变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪,使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比。实验结果表明,所提出的方法在有效的去除红外图像噪声的同时,又能较好的保持红外图像的细节部分信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于基于离散正交小波变换的阈值去噪方法和传统的中值滤波法。

引用

页码：250 / 253+256 +256

页数：5

共 9 条

[1]

Image de-nosing by integer wavelet transforms and generalized cross validation. Maarten Jansen,Geert Uytterhoeven,Adhemar Bultheel. . 1997

[2]

The discrete wavelet transform: wedding the a trous and Mallat algorithms. M J Shensa. IEEE Transactions on Information Theory .

[3]

Spatially adaptive wavelet thresholding with context modeling for image denoising. S Grace Chang,Bin Yu,Martin Vetterli. IEEE Transactions on Image Processing . 2000

[4]

On the representation of operators in bases of compactly supported wavelets. C Beylkin. SIAM Journal on Numerical Analysis . 1992

[5]

De-noising via soft thresholding. D Donoho. . 1992

[6]

On the feasibility of cross-validation in image analysis. P Hall,I Koch. SIAM Journal on Applied Mathematics . 1992

[7]

Denoising by soft thresholding. Donoho David L. IEEE Transactions on Information Theory . 1995

[8]

Wavelet threshold estimators for data with correlated noise. I M Johnstone,B W Silverman. Journal of the Royal Statistical Society . 1997

[9]

Ideal spatial adaptation via wavelet shrinkage. D L Donoho,I M Johnstone. Biometrika . 1994

← 1 →