基于Contourlet变换的遥感图像去噪新算法

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1、第28卷第3期光学学报Vol.28,No.32008年3月ACTAOPTICASINICAMarch,2008文章编号:025322239(2008)0320462205基于Contourlet变换的遥感图像去噪新算法1,21张晶晶方勇华1中国科学院安徽光学精密机械研究所遥感研究室,安徽合肥2300312安徽大学电子工程与技术学院,安徽合肥230039摘要提出了一个新的有效的基于Contourlet变换的遥感图像去噪方法。对有噪图像进行Contourlet分解;对Contourlet变换系数引入一个几何先验模型,结合噪声和有用信号的条件分布进行贝叶斯估计,得到每一系数作为有用信号的后验概率

2、,以之作为修正因子修正小波萎缩因子;对重构图像进行递归循环运算处理。仿真实验结果表明,去噪后图像去除了常见的伪吉布斯现象,峰值信噪比提高了1~2dB。关键词图像处理;Contourlet变换;贝叶斯估计;递归循环运算中图分类号TP751文献标识码ANoveldenoisingMethodforRemoteSensingImageBasedonContourletTransform1,21ZhangJingjingFangYonghua1RemoteSensingLaboratry,AnhuiInstituteofOpticsandFineMechanics,ChineseAcademyof

3、Sciences,Hefei,Anhui230031,China2SchoolofElectronicSciencesandTechnology,AnhuiUniversity,Hefei,Anhui230039,ChinaAbstractWeproposeanewandefficientdenoisingmethodforremotesensingimagebasedonthecontourlettransform.Firstly,weintroduceageometricalpriormodel,andestimatetheBayesianframeworkbycombiningthe

4、noisewiththeusefulsignal.Then,wecomputeeachcoefficientastheprobabilityofevailablesignal,modifyingthewaveletshrinkagefactor.Finally,wereconstructmulti2resolutionwaveletcoefficientandprocessitusingrecursivecyclespinning.Theexperimentalresultsshowthatthedenoisedimageeliminatespseudo2Gibbsphenomena,th

5、epeaksignal2to2noiseratioincreases1~2dB.Keywordsimageprocessing;contourlettransform;Bayesianimageprocessing;recursivecyclespinning1引言的几何特征,并不是最优的或者说最“稀疏的”函数小波变换是一种强有力的数学分析工具,利用表示方式。Contourlet变换是一种新的多尺度几何小波多分辨力分析特性进行图像噪声的消除一直是变换方法,也称塔型方向滤波器组(Pyramidal近年来的一个研究热点。但是,小波变换在多尺度directionfilterbank,PDFB),

6、继承了小波变换的多图像处理中,将图像按水平方向、垂直方向和对角方分辨力分析特性,而且能够充分体现图像变化的各向进行分解,这种处理方式只能体现图像变化的各向异性性质。通过贝叶斯估计方法对Contourlet向同性(Isotropic)性质,而不能体现图像的各向异分解系数进行修正,比一般的(软、硬)阈值去噪的结[1,2]性(Anisotropic)特性,即图像变化的多方向特征,也果更好。另外,与小波变换相同,Contourlet变就是说小波分析并不能充分利用图像数据本身特有换也缺乏平移不变性,在去噪过程中会产生伪吉布收稿日期:2007205211;收到修改稿日期:2007207217基金项目:

7、国家863计划(2006AA12Z131)资助课题。作者简介:张晶晶(1974-),女,浙江人,讲师,博士研究生,主要从事遥感图像的处理和分析等方面的研究。E2mail:helenzjj@aiofm.ac.cn导师简介:方勇华(1966-),男,安徽人,博士,研究员,主要从事卫星遥感和环境监测等方面的研究。E2mail:yhfang@aiofm.ac.cn3期张晶晶等:基于Contourlet变换的遥感图象去噪新算法46

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