混合波原子与双边滤波在纹理图像去噪中的新应用

"混合波原子和双边滤波的纹理图像滤波方法" 本文是关于纹理图像滤波技术的研究论文，由刘国军和马月梅共同撰写。他们提出了一个创新的混合波原子阈值的振荡纹理图像扩散模型，旨在更有效地去除纹理图像中的噪声。在该模型中，结合了扩散方程和图像滤波理论，设计了一个联合双边滤波的图像去噪算法。 混合波原子是图像处理中的一种关键元素，它们是将不同频率和方向的波段组合起来的基元，能够对图像细节进行精细表示。在该研究中，作者利用混合波原子对图像进行分解，通过阈值处理来分离噪声和有用信号。阈值选择是去噪过程中的重要步骤，合适的阈值可以确保在保留图像细节的同时，有效地抑制噪声。 双边滤波是一种保边滤波技术，它考虑了图像的像素值和空间邻近性，既能平滑图像中的噪声，又能保持边缘的清晰。作者将双边滤波与混合波原子相结合，创建了一个非线性的扩散过程，这个过程能够在保留纹理特征的同时，进一步优化去噪效果。 为了评估新方法的效果，作者采用了峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）这两个常用的图像质量评价指标。PSNR衡量了去噪后的图像与原始图像之间的差异，而SSIM则考虑了图像的结构信息，更能反映视觉感知的质量。通过与传统的去噪方法，如波原子阈值法、双边滤波、高斯尺度混合（GSM）以及非局部滤波（NLM）进行对比，实验结果显示新方法在保持图像细节和去除噪声方面具有显著优势。 这篇研究论文介绍了一种新的图像去噪策略，即混合波原子阈值与双边滤波的结合，为纹理图像的噪声消除提供了更高效的方法。这种方法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也显示出了良好的性能，对于图像处理领域具有重要的参考价值。