一种新的结合非下采样Contourlet与自适应全变差的图像去噪方法

摘要

该文提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应全变差模型的图像去噪方法.首先通过NSCT对含噪图像进行分解,根据高斯比例混合(GSM)模型建立图像模型;然后利用贝叶斯估计进行图像去噪,重构后得到初次去噪图像;最后,结合自适应全变差模型对初次去噪图像进行重构滤波,得到最终的去噪图像.实验结果表明,该方法可以有效地消除图像中的Gibbs伪影及噪声,在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有的算法.