基于PCA的第二代Curvelet变换域图像降噪研究

摘要

针对传统图像阈值降噪不足,本文提出了无需对噪声方差进行评估的基于主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)的第二代Curvelet变换的图像降噪算法,并利用Cycle Spinning技术进行优化.PCA对Curvelet域中的噪声能量进行估计以实现对放射状条纹以及伪吉布斯等不良现象能够有效抑制.仿真试验结果表明,利用本文提出的算法对含噪图像进行降噪,降噪后图像的峰值信噪比得到了显著提高,且视觉效果也得到了明显地改善.因此,本文算法在图像处理领域具有广阔的应用前景.