【摘 要】
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提出一种基于线性递减权重粒子群优化（LinWPSO）阈值的非下采样Contourlet变换（NSCT）图像去噪方法。在NSCT域通过LinWPSO对广义交叉验证风险函数寻优以确定最佳阈值,通过软阈值函
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,上海交通大学图像处理与模式识别研究所,奥克兰理工大学知识工程与发现研究所
【基金项目】
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科技部国际科技合作计划基金资助项目(2009DFA12870);教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养基金资助项目
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提出一种基于线性递减权重粒子群优化（LinWPSO）阈值的非下采样Contourlet变换（NSCT）图像去噪方法。在NSCT域通过LinWPSO对广义交叉验证风险函数寻优以确定最佳阈值,通过软阈值函数去噪,利用NSCT的平移不变性抑制伪Gibbs失真效应,从而完整保留图像的纹理和边缘等细节信息。实验结果表明,该方法能有效去除遥感图像的高斯噪声,提高图像的峰值信噪比。
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