Curvelet与全变差结合的高效图像去噪技术
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更新于2024-08-27
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"基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法,通过结合两者的优势进行图像处理,既能保留图像细节又能保持边缘清晰。"
在图像处理领域,图像去噪是一项重要的任务,它旨在消除图像中的噪声,同时尽可能地保持图像的原始特征。本研究介绍了一种基于Curvelet变换和全变差的图像去噪新方法,该方法旨在克服单一方法的局限性,以更有效地恢复图像质量。
Curvelet变换是一种多分辨率分析工具,类似于小波变换,但更侧重于图像的边缘和曲线结构。在去噪过程中,Curvelet变换能够很好地捕捉图像的细节信息,但对于边缘区域,可能会出现所谓的"划痕"现象,即过度平滑导致边缘失真。
全变差(Total Variation, TV)去噪方法则强调保持图像边缘的连续性和形状不变,通过最小化图像的全局变差来达到去噪效果。然而,TV方法在处理图像纹理和细节时可能会造成信息损失,使得图像看起来过于平滑。
为了解决这两个问题,研究者提出了一种融合策略。他们首先对含噪图像分别应用Curvelet变换的阈值去噪和全变差去噪。接着,将这两幅去噪后的图像进行Curvelet域的融合。在融合过程中,针对低频系数,采用了加权平均的方法,以平衡两种去噪结果;而对于高频系数,采用了绝对值较大的策略,以保留更多的细节信息。最后,将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet逆变换,得到最终的去噪图像。
实验结果显示,这种方法能有效降低噪声,同时在很大程度上保留了图像的细节和边缘信息,其去噪性能优于仅使用Curvelet阈值法或全变差法。这一结合策略体现了优势互补的思想,在保留图像结构的同时,改善了图像的视觉效果,对于图像恢复和分析具有实际意义。
关键词:图像处理、Curvelet变换、全变差、图像去噪、图像融合
总结来说,本文提出了一种创新的图像去噪技术,将Curvelet变换的细节保留能力和全变差去噪的边缘保持特性结合起来,通过融合策略优化了去噪结果。这种方法对于提高图像质量,尤其是在噪声环境下处理图像,提供了新的思路。
2021-06-19 上传
2021-06-12 上传
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2021-10-01 上传
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