论文部分内容阅读
提出了将Contourlet变换与非线性扩散相结合的织物疵点图像去噪方法.首先对图像进行Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像.给出了实验结果,并与现有的小波阈值收缩和全变差扩散结合的方法、基于改进的Contourlet变换的自适应对比度扩散方法、小波变换与非线性扩散相结合的方法的图像去噪效果进行了比较.结果表明,经所提方法去噪后的图像获得的PSNR平均增益可达7.45 dB,去噪效果较为优越:不但抑制噪声的能力更强,而且能够更好地保留织物图像原有的边缘和纹理特征.