高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法

张文革 刘芳 高新波 焦李成

张文革, 刘芳, 高新波, 焦李成. 一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(8): 1779-1785. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.00057
引用本文: 张文革, 刘芳, 高新波, 焦李成. 一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(8): 1779-1785. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.00057
Zhang Wen-ge, Liu Fang, Gao Xin-bo, Jiao Li-cheng. An Image Denoising Algorithm Using Adaptive Multiscale Products Thresholding[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(8): 1779-1785. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.00057
Citation: Zhang Wen-ge, Liu Fang, Gao Xin-bo, Jiao Li-cheng. An Image Denoising Algorithm Using Adaptive Multiscale Products Thresholding[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(8): 1779-1785. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.00057

一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.00057
基金项目: 

国家自然科学基金(60673097,60601029,60672126, 60702062),国家863计划项目(2008AA01Z125, 2007AA12Z136, 2007AA12Z223),国家教育部博士点基金(20060701007, 20070701016)和国家部委科技项目(XADZ2008159, 51307040103)资助课题

An Image Denoising Algorithm Using Adaptive Multiscale Products Thresholding

  • 摘要: 该文提出了平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform, SWT )域自适应多尺度积阈值的图像去噪算法(SWT domain Multiscale Products, SWTMP)。与传统的阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是作用于小波系数的空间多尺度积。分析了SWT域含噪图像多尺度积的特点,提出了SWT域自适应多尺度积阈值的计算方法。多尺度积强化了图像的重要结构信息,弱化了噪声,在有效去噪的同时更多地保留了图像的边缘和细节。实验结果表明,所提算法对自然图像去噪后的视觉效果和性能指标均好于二进小波域多尺度积阈值(Adaptive Multiscale Products Thresholding, AMPT)去噪方法。
  • 周祚峰, 水鹏朗. 利用数学形态学和方向窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法[J].电子与信息学报.2008, 30(4):885-888浏览[2]焦李成, 谭山. 图像的多尺度几何分析: 回顾和进展. 电子学报, 2003, 31(12): 1975-1981.Jiao L C and Tan S. Development and prospect of imagemultiscale geometric analysis. Acta Electronica Sinica, 2003,31(12): 1975-1981.[3]Bao P and Zhang L. Noise reduction for magnetic resonanceimages via adaptive multiscale products thresholding[J].IEEETransactions on Medical Imaging.2003, 22(9):1089-1099[4]Daniel Flores-Tapia, Zahra M K Moussavi, and GabrielThomas. Heart sound cancellation based on multiscaleproducts and linear prediction[J].IEEE Transactions onBiomedical Engineering.2007, 54(2):234-243[5]Daniel Flores-Tapia, Gabriel Thomas, and NiranjanVenugopal, et al.. Semi automatic MRI prostatesegmentation based on wavelet multiscale products. 30thAnnual International IEEE EMBS Conference Vancouver,British Columbia, Canada, August 20-24, 2008: 3020-3023.[6]Besrour R, Lachiri1 Z, and Ellouze1 N. Detection of anelectrocardiogram R wave based on the multiscale products:MIT/BIH arrhythmia and Qt databases evaluation. 2007,ISSPA 2007. 9th International Symposium on SignalProcessing and its Applications, Sharjah, United ArabEmirates (U.A.E.), 12-15 Feb. 2007: 1-4.[7]Solb?S and Eltoft T. A stationary wavelet-domain wienerfilter for correlated speckle[J].IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing.2008, 46(4):1219-1230[8]Guarnizo C, Orozco A A, and Castellanos G. Microelectrodesignals segmentation using stationary wavelet transform.2008 International Conference on BioMedical Engineeringand Informatics, Sanya, Hainan, China, 27-30 May 2008, Vol.2: 450-454.[9]Galiana-Merino J J, Rosa-Herranz J L, and Parolai S.Seismic P phase picking using a Kurtosis-based criterion inthe stationary wavelet domain[J].IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing.2008, 46(11):3815-3826
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  4142
  • HTML全文浏览量:  88
  • PDF下载量:  1593
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2009-01-16
  • 修回日期:  2009-05-21
  • 刊出日期:  2009-08-19

目录

    /

    返回文章
    返回