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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102289800A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110260836.1
申请日：2011-09-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/10
Abstract: 本发明公开了一种基于Treelet的Contourlet域图像去噪方法，主要解决现有去噪方法去噪效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)由含噪图像NI求出差变量矩阵；(2)对NI进行非局部均值预滤波，得到滤波后图像LI；(3)对LI进行平移，得到平移后图像PI，对PI进行Contourlet分解；(4)对分解出的各个高频子带分别进行去噪，并对去噪后的子带进行Contourlet逆变换，得到去噪图像FI；(5)将FI逆平移，得到去噪图像；(6)将步骤(3)-(5)重复八次去噪，对去噪的八幅图像取平均后输出。本发明能有效去除含有高斯白噪声的自然图像中的噪声，可用于变化检测，目标识别时对图像的预处理。
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公开(公告)号：CN102622731B
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201210061837.8
申请日：2012-03-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于二维Otsu的轮廓波域维纳滤波图像去噪方法，主要解决现有去噪方法去噪效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)对含噪图像TI进行轮廓波分解；(2)分别对分解出的各个高频子带进行二维Otsu分割，得到重要系数和非重要系数；(3)分别计算高频子带的椭圆窗口，根据椭圆窗口估计高频子带的信号方差，对重要系数和非重要系数分别进行维纳滤波；(4)对去噪后的高频子带进行轮廓波逆变换，得到去噪图像FI；(5)对FI进行非局部均值滤波，得到去噪输出。本发明能有效去除含有高斯白噪声的自然图像中的噪声，可用于变化检测，目标识别时对图像的预处理。
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公开(公告)号：CN102289800B
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201110260836.1
申请日：2011-09-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/10
Abstract: 本发明公开了一种基于Treelet的Contourlet域图像去噪方法，主要解决现有去噪方法去噪效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)由含噪图像NI求出差变量矩阵；(2)对NI进行非局部均值预滤波，得到滤波后图像LI；(3)对LI进行平移，得到平移后图像PI，对PI进行Contourlet分解；(4)对分解出的各个高频子带分别进行去噪，并对去噪后的子带进行Contourlet逆变换，得到去噪图像FI；(5)将FI逆平移，得到去噪图像；(6)将步骤(3)-(5)重复八次去噪，对去噪的八幅图像取平均后输出。本发明能有效去除含有高斯白噪声的自然图像中的噪声，可用于变化检测，目标识别时对图像的预处理。
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公开(公告)号：CN102663704A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210118319.5
申请日：2012-04-20
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于广义拉普拉斯分布的TICT域图像去噪方法，主要解决现有去噪方法去噪效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)对含噪图像NI进行TICT分解；(2)对分解出的各个高频子带分别进行混合分布建模，迭代求取参数，进行平滑滤波；(3)对去噪后的子带进行TICT逆变换，得到去噪输出。本发明能有效去除含有高斯白噪声的自然图像中的噪声，可用于变化检测，目标识别时对图像的预处理。
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公开(公告)号：CN102622731A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210061837.8
申请日：2012-03-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于二维Otsu的轮廓波域维纳滤波图像去噪方法，主要解决现有去噪方法去噪效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)对含噪图像TI进行轮廓波分解；(2)分别对分解出的各个高频子带进行二维Otsu分割，得到重要系数和非重要系数；(3)分别计算高频子带的椭圆窗口，根据椭圆窗口估计高频子带的信号方差，对重要系数和非重要系数分别进行维纳滤波；(4)对去噪后的高频子带进行轮廓波逆变换，得到去噪图像FI；(5)对FI进行非局部均值滤波，得到去噪输出。本发明能有效去除含有高斯白噪声的自然图像中的噪声，可用于变化检测，目标识别时对图像的预处理。
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