文献类型：期刊文章

作　　者：陆焱[1] 胡玉荣[2]

LU Yah;HU Yurong(a.School of Computer Engineerin;b.Department of Science and Technology,Jingehu University of Teehnology,Jingmen 448000,Hubei,China)

机构地区：[1]荆楚理工学院计算机工程学院,湖北荆门448000 [2]荆楚理工学院科技处,湖北荆门448000

出　　处：《江汉大学学报（自然科学版）》

基　　金：荆楚理工学院科研基金资助项目(YB201703);荆门市科研计划资助项目(YDKY2017005)

年　　份：2018

卷　　号：46

期　　号：6

起止页码：513-521

语　　种：中文

收录情况：JST、UPD、普通刊

摘　　要：数字图像处理对输入的图像有较高的要求,如果输入的图像噪声较大或者有干扰物,对图像特征的提取乃至后续的检测识别都有较大的影响。针对该问题,提出基于非下采样Shearlet变换的图像去噪算法,该算法采用非下采样Shearlet变换能够从多个尺度、多个方向上分解图像,从而更好地描述图像的轮廓、曲线等细节信息。利用阈值处理分解后的系数达到去噪效果。实验结果表明,该算法在去除图像噪声的同时能够很好地保留图像的细节,更有利于图像的检测。

关 键 词：图像去噪 图像识别 非下采样Shearlet变换  概率阈值去噪  

分 类 号：TP391.4]