【摘 要】
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提出了一种基于序列二次规划（SQP）优化阈值的非下采样Contourlet变换（NSCT）图像高斯白噪声去除方法。该方法利用广义交叉验证（GCV）准则作为优化指标,使用序列二次规划算法对NSCT域
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院飞行器控制一体化国防科技重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503009,61333011,61421063);中国航空科学基金(2016ZA51005);上海航天科技创新基金(SAST2016003)
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提出了一种基于序列二次规划（SQP）优化阈值的非下采样Contourlet变换（NSCT）图像高斯白噪声去除方法。该方法利用广义交叉验证（GCV）准则作为优化指标,使用序列二次规划算法对NSCT域的去噪阈值进行优化,能够在噪声方差等图像先验知识未知的情况下得到最优去噪阈值。确定阈值后,采用非线性阈值函数对Contourlet系数进行处理。实验结果表明与其他Contourlet域去噪方法相比,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比,并较好地保留图像的边缘信息。
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