计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
34期
195-198
,共4页
图像增强%四树复小波包变换%层间相关性%非高斯双变量模型
圖像增彊%四樹複小波包變換%層間相關性%非高斯雙變量模型
도상증강%사수복소파포변환%층간상관성%비고사쌍변량모형
提出了一种四树复小波包变换域层内层间系数相关性图像增强新方法.该方法利用四树复小波包变换具有移不变性、良好方向选择性和对高频信号的细致分析能力,把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图;在保留低频逼近子图复系数不变的同时,充分利用变换域信号复系数层间相关性强和噪声复系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量模型对每一个方向子图复系数进行降噪处理.同时考虑图像的弱边缘在变换域某些方向子图内复系数值较大,而在其他方向子带内其值较小的特点,甄别出弱边缘点对应的复系数并进行增强处理.实验结果表明,无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的增强性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波城高斯尺度混合模型去噪,在有效抑制噪声的同时,具有很好的图像弱边缘增强和细节保护能力.
提齣瞭一種四樹複小波包變換域層內層間繫數相關性圖像增彊新方法.該方法利用四樹複小波包變換具有移不變性、良好方嚮選擇性和對高頻信號的細緻分析能力,把含譟圖像分解成低頻逼近子圖和若榦高頻方嚮子圖;在保留低頻逼近子圖複繫數不變的同時,充分利用變換域信號複繫數層間相關性彊和譟聲複繫數層間相關性弱的特點,採用非高斯雙變量模型對每一箇方嚮子圖複繫數進行降譟處理.同時攷慮圖像的弱邊緣在變換域某些方嚮子圖內複繫數值較大,而在其他方嚮子帶內其值較小的特點,甄彆齣弱邊緣點對應的複繫數併進行增彊處理.實驗結果錶明,無論是PSNR指標,還是在視覺效果上,該方法的增彊性能均好于傳統的雙樹複小波變換去譟、四樹複小波包變換去譟和小波城高斯呎度混閤模型去譟,在有效抑製譟聲的同時,具有很好的圖像弱邊緣增彊和細節保護能力.
제출료일충사수복소파포변환역층내층간계수상관성도상증강신방법.해방법이용사수복소파포변환구유이불변성、량호방향선택성화대고빈신호적세치분석능력,파함조도상분해성저빈핍근자도화약간고빈방향자도;재보류저빈핍근자도복계수불변적동시,충분이용변환역신호복계수층간상관성강화조성복계수층간상관성약적특점,채용비고사쌍변량모형대매일개방향자도복계수진행강조처리.동시고필도상적약변연재변환역모사방향자도내복계수치교대,이재기타방향자대내기치교소적특점,견별출약변연점대응적복계수병진행증강처리.실험결과표명,무론시PSNR지표,환시재시각효과상,해방법적증강성능균호우전통적쌍수복소파변환거조、사수복소파포변환거조화소파성고사척도혼합모형거조,재유효억제조성적동시,구유흔호적도상약변연증강화세절보호능력.