1 中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 100083
2 河南理工大学 物理与电子信息学院, 河南 焦作 454000
为提高矿井混合噪声图像的可观测性, 提出了基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法.使用局部高斯曲率优化混合噪声图像, 抑制椒盐噪声对噪声分布的影响, 使混合噪声分布近似为高斯噪声分布.使用非下采样剪切波变换分解高斯曲率优化图像, 实施自适应硬阈值收缩降噪, 去除混合噪声中的高斯噪声成分.最后, 迭代使用局部高斯曲率优化和非下采样剪切波变换降噪去除残余噪声, 直至输出图像梯度能量满足停止条件.实验表明, 本文算法能够有效地去除高斯噪声和椒盐噪声构成的高密度混合噪声, 且有效抑制了剪切波变换降噪引起的伪吉布斯现象, 有效地降低了矿井图像的噪声.
图像降噪 高斯曲率优化 非下采样剪切波变换 混合噪声 阈值收缩 Image denoising Gaussian curvature optimization Nonsubsampled shearlet transform Mixed noise Threshold shrinkage
