红外视频监控图像去噪：Contourlet变换与循环平移结合的新算法

"基于Contourlet变换的红外视频监控图像去噪算法研究" 本文主要探讨了一种创新的图像去噪算法，该算法是将Contourlet变换与循环平移技术相结合，应用于红外视频监控图像的处理。Contourlet变换作为一种二维图像表示方法，相比传统的小波变换，具有更强的方向性和各向异性，能够在多尺度和多方向上更好地捕捉图像的边缘信息。这对于图像的稀疏表示和细节保留非常有利，尤其适用于处理边缘丰富的红外图像。 小波变换虽然在时频分析中表现出色，但在处理二维和高维信号时，其方向性和各向异性不足。Contourlet变换则弥补了这一缺陷，通过多分辨率分析，能够在多个尺度和方向上实现图像的精细分解，对于图像去噪有显著优势。然而，Contourlet变换的一个主要问题是缺乏平移不变性，这可能导致图像边缘出现伪Gibbs现象，影响图像质量。 针对这个问题，研究者提出将循环平移技术与Contourlet变换结合。循环平移能够一定程度上改善平移不变性，有助于减少伪Gibbs现象，进一步提高去噪效果。实验结果表明，这种结合的算法在处理加性高斯噪声背景下的红外视频图像时，不仅提升了图像去噪后的视觉效果，而且显著提高了图像的峰值信噪比(PSNR)。 峰值信噪比(PSNR)是衡量图像质量的重要指标，它反映了图像信号强度与噪声强度的比值。较高的PSNR值意味着图像去噪后保留了更多的细节信息，图像质量更好。通过对比传统小波变换、小波变换结合循环平移以及单独使用Contourlet变换的方法，该新算法在提高PSNR方面表现突出，验证了其在红外视频监控图像去噪上的优越性。 红外视频监控图像往往包含关键的细节信息，例如目标检测和识别所需的边缘特征。因此，准确还原这些边缘信息对于监控系统的性能至关重要。结合Contourlet变换和循环平移的去噪算法，能够在保持图像细节的同时，有效抑制噪声，对提升红外视频监控系统的整体效能有着积极的作用。