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紧缩能量分层有限Ridgelet图像去噪新方法

赵春晖 尚政国

赵春晖, 尚政国. 紧缩能量分层有限Ridgelet图像去噪新方法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(12): 2894-2897. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00973
引用本文: 赵春晖, 尚政国. 紧缩能量分层有限Ridgelet图像去噪新方法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(12): 2894-2897. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00973
Zhao Chun-Hui, Shang Zheng-Guo. New FRIT Denoisy Method Based on Compact Energy Delamination[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2008, 30(12): 2894-2897. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00973
Citation: Zhao Chun-Hui, Shang Zheng-Guo. New FRIT Denoisy Method Based on Compact Energy Delamination[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2008, 30(12): 2894-2897. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00973

紧缩能量分层有限Ridgelet图像去噪新方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00973
基金项目: 

国家自然科学基金(60672034),高等学校博士学科点基金(20060217021)和黑龙江省自然科学基金(ZJG0606-01)资助课题

New FRIT Denoisy Method Based on Compact Energy Delamination

  • 摘要: 有限Ridgelet变换是一种为了克服Wavelet在高维信号处理中的不足而提出的图像处理新方法。通过Radon变换将图像边缘奇异性转变为点奇异性,再利用Wavelet变换针对点奇异性进行处理。根据图像经Radon变换后能量分布紧缩集中,该文提出一种新的Ridgelet改进算法,该算法在图像Ridgelet变换过程中,按能量高低分为两种能量系数矩阵再分别进行降噪处理,并在融合重构以后,再次利用Wavelet变换提取低能量图像中的细节信息并将之融合,二次加强图像细节。使得输出信噪比及图像细节保持上得到大幅度提高。仿真试验表明在受噪声干扰严重情况下,该方法的输出信噪比及视觉效果均优于其他算法。
  • [1] Bberger Cs. Self-tuning control of offset using a movingaverage filter. IEEE proceedings. Part D. Control theory andapplications, 1985, 133(44): 184-188. [2] Pitas I and Venetsanopoulos A N. Nonlinear Digital Filters:Principles and Applications. Boston: Kluwer AcademicPublishers, 1990: 171-177. [3] Gunawan D. Denoising images using wavelet transform.Proceedings of the IEEE Pacific Rin Conference onCommunications, Computers and Signal. Victorria BC, USA,1999: 83-85. [4] Donoho D L and Johnstone I M. Ideal spatial adaptation viawavelet shrinkage. Biometrika, 1994(81): 425-455. [5] Hou Biao, Jiao Li-cheng, and Liu Fang. Image denoisingbased on ridgelet. Signal Processing, 2002 6th InternationalConference on Signal Processing, Beijing, 26-30 Aug. 2002(1):780-783. [6] Cands E J and Donoho D L. Ridgelet: a key to higherdimensionalintermittency[J].Phil. Trans. R Soc lond A.1999,357(1760):2495-2509 [7] Cands E J. Ridgelets: Theory and applications. Departmentof Statistics, Stanford University, 1998: 23-38. [8] Minh N D and Vetterli M. The finite Ridgelet transform forimage representation. IEEE Trans. on Image Processing, 2003:12(1): 16-28.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-06-15
  • 修回日期:  2007-12-13
  • 刊出日期:  2008-12-19

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