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1、基于Dual-TreeCWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法崔金鸽R炳权徐庆吉首大学物理与机电工程学院湖南大学电气与信息工程学院摘要：针对目前图像去噪方法主要局限于单一噪声，无法有效解决多种混合噪声的不足，提出了一种基于Dual-TreeCWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法。该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解，由改进阈值对各个方向子带的高频系数进行阈值量化，同时由自适应双边滤波对每尺度下低频子带系数进行滤波，并将重构得到的图像进一步去除噪声。试验仿真结果表明,该方法对混合噪声的滤除效果明显优于现有算法，且能较好
2、地保护图像的边缘细节信息，通过客观评价指标峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE)定量比较，PSNR提升了5.333215278dB,RMSE可降低29.41%l6.03%,运行吋间仅为1.4920s,整体降噪性能更优。关键词：图像去噪;混合噪声;双树复小波变换;自适应双边滤波器;改进阈值;作者简介：崔金鸽(1991—),男，硕士生，主要从事数字图像处理技术研究;作者简介：徐庆(1988—),男，硕士生，主要从事数字图像处理技术研究；作者简介：陈炳权(1972—),通讯作者，男，工学博士，副教授，主要从事图像处理与智能控制研究。基
3、金：湖南省自然科学基金资助项目(No.2016JJ4074)ImagedenoisingalgorithmbasedonDual-TreeCWTandadaptivebilateralfilteringCUIJingeCHENBingquanXUQingCollegeofPhysicsandElectromechanicalEngineering,JishouUniversity;Abstract：Forthecurrentimagedenoisingmethodsaremainlylimitedtothesinglenoise,can
4、noteffectivelysolvethelackofthevariousmixednoise,animagedenoisingalgorithmbasedonDual-treeCWTandadaptivcbilatcralfilteringisproposed.ThealgorithmusestheDual-treeCWTtodecomposethenoisyimageinmulti-scalesandmulti-directions.Thehigh-frequencycoefficientsofthesub~bandsineach
5、directionarequantizedbytheimprovedthreshold,thelow-frequencysub~bandcoefficientsarefi1teredsimultaneouslybytheadaptivebilatcralf订tcringineachscale,andthereconstructedimageisfurtherremoved.ExperimentalresuItsshowthattheproposedmethodissuperiortotheexistingalgorithms,andca
6、nbetterprotectedgedetailinformationoftheimage.Throughthequantitativecomparisonofthepeaksignal-to-noiseratio(PSNR)andtheRootmeansquareerror(RMSE)oftheobjectiveevaluationindex，PSNRcembeimprovedby5.33326.5278dB,RMSEcanbereducedbyupto29.41%46.03%,therunningtimeisonly1.4920s,
7、theoverallnoisereductionperformanceismoreexcellent.Keyword：imagedenoising;mixednoisc;Dual-treeCWT;adaptiveb订atcralf订tcring;theimprovedthreshold;1引言采集图像吋，往往因为客观因素（如光照）或者主观因素（如人）会给图像添加部分噪声，使得原始图像的细节和边缘信息不能完整保留，严重影响图像的使用价值及后续处理的可行性。冃前图像去噪方法主要包括空域滤波法和频域滤波法，中值滤波器丄口，维纳滤波器及1,双边
8、滤波器等是空域滤波的常见算法，其中中值滤波对于乘性噪声有较好的滤除效果，尤其是椒盐噪声;后者主要常见算法有小波离散变换（DWT）£41，双树复小波变换（Dual-TreeCWT）[5-8]和Contourl
