两种基于非下采样变换图像去噪方法

资 源 简 介

两种基于非下采样变换图像去噪方法

详 情 说 明

非下采样变换是一种有效的图像多尺度分析方法，相比传统contourlet变换具有更好的去噪性能。这种变换通过保留所有尺度的完整信息来避免下采样带来的伪影问题。

第一种方法是基于非下采样金字塔（NSCT）的去噪算法。该方法构建了完整的平移不变多尺度分解框架，通过在不同尺度上自适应地选择阈值来去除噪声。由于没有下采样操作，该方法能更好地保留图像边缘和纹理细节。

第二种方法是结合非下采样剪切波变换（NSST）的去噪技术。NSST改进了方向选择性，可以在更多方向上捕捉图像特征。其核心是在变换域设计混合阈值函数，对高频子带系数进行优化处理，在去除噪声的同时保护了图像的几何结构。

这两种方法相比传统contourlet变换的主要优势在于：避免了由下采样引起的频率混叠问题；具有严格的平移不变性；能更精确地定位图像中的奇异点。实验结果表明，这类方法在PSNR和视觉质量上通常优于contourlet变换方案。