崔金鸽
- 作品数：5 被引量：30H指数：2
- 供职机构：吉首大学物理与机电工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法被引量：14
- 2018年
- 针对目前图像去噪方法主要局限于单一噪声,无法有效解决多种混合噪声的不足,提出了一种基于DualTree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法。该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,由改进阈值对各个方向子带的高频系数进行阈值量化,同时由自适应双边滤波对每尺度下低频子带系数进行滤波,并将重构得到的图像进一步去除噪声。实验仿真结果表明,该方法对混合噪声的滤除效果明显优于现有算法,且能较好地保护图像的边缘细节信息,通过客观评价指标峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE)定量比较,PSNR提升了5.333 2~6.527 8 d B,RMSE可降低29.41%~46.03%,运行时间仅为1.492 0 s,整体降噪性能更优。
- 崔金鸽陈炳权徐庆
- 关键词：图像去噪混合噪声双树复小波变换
- 一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法被引量：12
- 2017年
- 在现有阈值去噪算法的基础上提出了一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法,该算法提出的新阈值函数具有连续可导、小波系数偏差小、阈值自适应性强等优势。不仅保留了分解后的低频小波系数,还有效滤除了高频系数中的噪声系数,使得重构后的图像更接近原始图像。对高斯白噪声的Bridge图像、Lena图像及含"斑点噪声"的B超Fetus图像进行仿真,实验的结果表明,无论是新阈值函数的视觉效果,还是定量指标PSNR和MSE,均优于现有的阈值图像去噪算法。其边缘及细节信息能得到较好的保护,无明显振荡,图像更平滑、均匀,且在复杂噪声背景下,该方法具有较好的顽健性。
- 崔金鸽陈炳权徐庆邓波
- 关键词：符号函数小波阈值去噪顽健性
- 基于DWT的图像分块压缩感知重构算法
- 2016年
- 运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换（DCT）的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.
- 邓波徐庆崔金鸽李必云
- 关键词：压缩感知图像分块采样率峰值信噪比
- 基于AS模型和自适应双边滤波快速去雾算法被引量：2
- 2017年
- 为了获得雾天图像原始信息,减少颜色失真及边缘缺失等现象发生,提出了一种基于AS模型和自适应双边滤波快速去雾算法。由双边滤的波平滑特性推出大气耗散函数,并结合估测的大气光强实现了雾天退化处理;针对雾天图像明亮失真区域,引入了辅助函数对透射率进行自适应调控及其优化,实现了对雾天图像颜色失真和局部弱化的处理。实验仿真结果表明,文中算法处理的4组不同景深下的雾天图像整体清晰度要有优于其他算法,运行时间减少,最快可节省54.9480s。在细节处理上更细腻,边缘信息保留更加完整,尤其是在景深突变的边缘处无Halo效应,颜色失真得到了较大改善。
- 崔金鸽陈炳权徐庆邓波
- 关键词：去雾算法清晰度
- 基于WT和Retinex理论的低照度灰度图像增强算法被引量：2
- 2017年
- 针对低照度图像噪声大、亮度对比度低、局部细节信息欠清晰等问题,为降低低照度灰度图像噪声,并提高其亮度和对比度,提出了一种改进型小波阈值去噪和Retinex理论的低照度图像增强算法。先采用改进型小波阈值变换对低照度灰度图像进行去噪,降低灰度图像高斯白噪声,再运用Retinex理论对去噪后的图像局部细节进行增强。Matlab仿真结果表明,本文算法在处理低照度灰度图像的高斯白噪声时峰值信噪比原图提高了7.76,标准误差下降了5.86,且低照度灰度图像的亮度和对比度都较大幅度提高。
- 徐庆崔金鸽陈炳权
- 关键词：低照度小波阈值RETINEX理论MATLAB仿真
