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提出了一种基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪新方法。含噪图像经抗混Contourlet多尺度变换,得到一个低频逼近子图和一系列不同尺度、不同方向的高频细节子图,充分利用变换域同层同方向子带内信号系数相关性强、噪声系数无相关性的特点,采用强局部化零均值高斯分布模型对高频细节子图进行降噪处理。实验结果表明,该方法计算效率高,能克服Contourlet变换中的频谱混叠,避免了重构图像出现"划痕"现象。无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的去噪性能均好于Contourle