基于第二代Curvelet变换的弧形窗局部Wiener滤波方法

摘要

本发明公开一种基于第二代Curvelet变换的弧形窗局部Wiener滤波方法，它涉及数字图像处理领域，主要克服现有基于第二代Curvelet变换的阈值法对系数的“过扼杀”及方形窗口方向选择性差的不足。其实现步骤为：(1)选取测试对象，加入高斯噪声，得到噪声图像；(2)对噪声图像进行第二代Curvelet变换；(3)在变换域进行各子带噪声方差的估计；(4)在变换后的各子带中，选取一个以当前要处理系数为中心的弧形区域；(5)估计当前系数的信号方差；(6)对每一个系数进行局部Wiener滤波；(7)对处理过的系数进行第二代Curvelet反变换，得到原始图像的估计。本发明具有系数萎缩灵活、方向选择性好、边缘及细节信息清晰和峰值信噪比高的优点，可用于滤除自然图像中的高斯噪声。

主权项

1.一种基于第二代Curvelet变换的弧形窗局部Wiener滤波方法，包括如下步骤：(1)选取测试对象，加入高斯噪声，得到噪声图像；(2)对所要处理的噪声图像进行第二代Curvelet变换；(3)对变换后的噪声图像进行各子带噪声方差的估计；(4)根据Curvelet的曲线特征，在变换后的各子带中，选取一个以当前要处理系数为中心的弧形区域；(5)利用选取的弧形区域中的所有系数估计当前系数的信号方差其中l表示含噪图像所在的层，k表示当前子带，i，j表示子带位置；(6)将当前系数的信号方差和所在子带的噪声方差代入到局部Wiener滤波公式，对该当前系数进行局部Wiener滤波，(7)对滤波后的系数进行第二代Curvelet反变换，得到原始图像的估计。