一种基于NSST的图像去噪算法

摘要：

数字图像处理对输入的图像有较高的要求,如果输入的图像噪声较大或者有干扰物,对图像特征的提取乃至后续的检测识别都有较大的影响.针对该问题,提出基于非下采样Shearlet变换的图像去噪算法,该算法采用非下采样Shearlet变换能够从多个尺度、多个方向上分解图像,从而更好地描述图像的轮廓、曲线等细节信息.利用阈值处理分解后的系数达到去噪效果.实验结果表明,该算法在去除图像噪声的同时能够很好地保留图像的细节,更有利于图像的检测.

关键词：图像去噪、图像识别、非下采样Shearlet变换、概率阈值去噪

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：荆楚理工学院科研基金资助项目YB201703;荆门市科研计划资助项目YDKY2017005

在线出版日期：2019-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：513-521