论文部分内容阅读
针对细节图像去噪时容易出现图像边缘特征不明显、细节模糊等问题,提出一种基于Curvelet变换的高频细节图像去噪算法。结合小波变换和脊波变换的优点,将图像通过Curvelet分解处理,得到图像每个尺度下多个方向的子带系数;对各尺度上的高频子带系数进行Curvelet系数加权,增强含噪图像细节部分,通过修正贝塞尔函数建立收缩函数,完成图像去燥。通过实验表明,上述方法能够有效地去除噪声,最后获得图像的视觉呈现效果较好、PSNR值较高,能够较完整的保留图像的边缘特征。