改进双轮廓波变换的二元收缩函数在图像去噪中的应用

本文主要探讨了"基于双轮廓波变换的新结构的二元收缩函数图像去噪"这一主题，由Dong Min、Zhang Jiuwen和Ma Yiden三位作者，来自兰州大学信息科学与工程学院，位于中国兰州。该研究发表于2014年，旨在解决传统图像去噪方法在完全去除噪声的同时可能丢失图像细节和纹理信息的问题。 传统的图像去噪技术，如滤波方法，往往在提高清晰度的同时牺牲了图像的纹理和细节。为了改善这一状况，作者提出了一个创新的解决方案，即构建了一种名为双轮廓波变换（Dual Contourlet Transform, DCT）的新结构。这种变换是对轮廓波变换和双树复小波变换（Dual Tree Complex Wavelet Transform, DTCWT）的改进，它结合了双树拉普拉斯金字塔（Dual Tree Laplacian Pyramid, DTLP）的优势，增强了其在处理图像时的位移不变性。 DTLP通过将图像分解为多个方向和尺度上的子带，提供了更精细的局部特征表示，这有助于在去噪过程中更好地保留边缘和纹理信息。此外，作者引入了二元收缩函数，这是一种能够在保持图像细节的同时有效抑制噪声的技术。这种函数能够智能地区分噪声和有用信号，通过阈值处理来达到去噪的目的，同时尽量避免过度平滑导致的信息损失。 本文的研究亮点在于它提出的新型双轮廓波变换架构和二元收缩函数，这两者结合在一起，提供了一种既能高效去噪又能较好保持图像细节和纹理特性的方法。这种方法对于提升图像质量、增强图像恢复效果具有重要意义，并且在图像处理领域具有广泛的应用前景。由于其在去噪算法中的独特优势，这篇论文对于那些关注图像质量和细节保留的科研人员和工程师来说，是一篇值得深入研究的宝贵资源。