1 合肥工业大学 图像信息处理研究室, 合肥 230009
2 合肥工业大学 数学学院, 合肥 230009
对红外图像进行非下采样 Contourlet 变换, 分析其系数的统计特征, 采用广义高斯分布来模拟系数的概率分布。根据非下采样 Contourlet 变换的带通子带各方向能量不同的特点, 提出修正的贝叶斯阈值公式, 为了克服软、硬阈值函数的缺点, 又提出一种具有可调节自适应性的新阈值函数, 最后利用新阈值函数估计出不含噪声的变换系数, 并通过非下采样 Contourlet 逆变换得到去噪后的红外图像。仿真实验表明, 文中方法在峰值信噪比及视觉效果上均优于经典的小波阈值去噪算法。
非下采样 Contourlet 变换 红外图像 广义高斯分布 峰值信噪比 nonsubsampled Contourlet transform(NSCT) infrared image generalized Gaussian distribution peak signal-to-noise ratio (PSNR)
