3DDCT变换下的图像去噪与增强方法

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3DDCT变换下的图像去噪与增强方法

张卫华, 李睿, 何坤, 周激流

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张卫华, 李睿, 何坤, 周激流. 3DDCT变换下的图像去噪与增强方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 742-746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

引用本文:

张卫华, 李睿, 何坤, 周激流. 3DDCT变换下的图像去噪与增强方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 742-746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

ZHANG Wei-hua, LI Rui, HE Kun, ZHOU Ji-liu. Approach to Image Denoising and Enhancement Based on 3DDCT[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(5): 742-746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

Citation:

ZHANG Wei-hua, LI Rui, HE Kun, ZHOU Ji-liu. Approach to Image Denoising and Enhancement Based on 3DDCT[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(5): 742-746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

3DDCT变换下的图像去噪与增强方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

1.
四川大学计算机学院成都 610065

基金项目:

国家自然科学基金(60773168);四川省科技支撑项目(2010GZ0169)

作者简介:
张卫华(1977)，男，博士生，主要从事数字图像处理、计算机视觉等方面的研究

中图分类号: TP394

Approach to Image Denoising and Enhancement Based on 3DDCT

1.
School of Computer Science,Sichuan University Chengdu 610065

摘要: 为了解决传统图像去噪算法存在边缘纹理信息损失的问题，根据图像平滑区域DCT非零系数个数较少的特点，提出了基于3DDCT的图像去噪及增强处理方法。该方法首先依据l2范式将含噪图像的相似区域块构成块群；再根据块群中块内像素的相关性，对各块进行2DDCT变换并利用阈值进行首次去噪，根据群内块间对应像素的相似性，对块群进行一维DDCT变换运用阈值进行二次去噪；然后对3D变换域高频非零系数进行α次方运算扩大其系数；最后把处理后的图块结合Kaiser窗口得到去噪且增强的图像。与传统算法相比，该算法在去噪过程中扩大高频非零系数进而增强边缘纹理信息，提高了图像的视觉效果。
- 3D离散余弦变换 /
- 图像去噪 /
- 图像增强 /
- α次方 /
- Kaiser窗口
Abstract: To solve the problem of the loss of information in texture areas using traditional image denoising algorithms, we propose an algorithm for image denoising and enhancing based on 3DDCT according to the characteristic that the number of non-zero discrete Cosine transform (DCT) coefficients in smooth regions is fewer. First, similar blocks of the images is put to a block group according to l2 normal form; second, 2DDCT transformation is applied to each block and the threshold for the first denoising is used according to the correlation of pixels within the block; after that, 1DDCT transformation is applied on block groups according to the similarity between the corresponding pixels; then the threshold is used for a second time denoising; third, α power expansion is made to the non-zero coefficients in high frequency regions of 3D transform domain; finally, the proceed image is combined with Kaiser Window function. Compared with traditional algorithms, the new algorithm has a better visual performance because of its abilities to enlarge non-zero DCT coefficients in high frequency areas and to enhance information in texture and edge areas at the same time.
- 3DDCT transform /
- image denoising /
- image enhancement /
- α power /
- Kaiser window

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[2]	刘祎, 刘宇航, 颜溶標, 桂志国. 基于细节增强的多能DR图像融合网络 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 379-389. doi: 10.12178/1001-0548.2022127
[3]	彭昌猛, 夏茂菡, 黄晓洋, 傅志中, 徐进, 李晓峰. 基于自适应伪轮廓消除滤波的比特深度增强 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 348-356. doi: 10.12178/1001-0548.2022169
[4]	郝琨, 韩冰, 李志圣, 王传启. 基于投影阈值分割和数字序列校正的高噪声数字仪表图像识别方法 . 电子科技大学学报, 2023, 52(5): 728-738. doi: 10.12178/1001-0548.2022217
[5]	王一竹, 李渊, 杨宇. 基于人眼亮度感知的S型函数图像对比度增强算法 . 电子科技大学学报, 2022, 51(4): 600-607. doi: 10.12178/1001-0548.2020383
[6]	刘玉红, 李梓妍, 王欣, 颜红梅. 具有颜色保真性的彩色眼底图像增强方法 . 电子科技大学学报, 2022, 51(2): 290-294. doi: 10.12178/1001-0548.2021298
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[8]	刘玉红, 张艳山, 李永杰, 杨开富, 颜红梅. 基于视觉感受野特性的自适应图像去噪算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(6): 934-941. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.06.024
[9]	吴一全, 李海杰, 宋昱. 基于引导核聚类的非局部均值图像去噪算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(1): 36-42. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.005
[10]	何坤, 郑秀清, 琚生根, 张永来. 改进全变分的图像去噪 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 463-468. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.026
[11]	罗学刚, 吕俊瑞, 王华军, 杨强. 选择性计算的快速非局部均值图像去噪 . 电子科技大学学报, 2015, 44(1): 84-90. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.014
[12]	何坤, 琚生根, 林涛, 张卫华. TV数值计算的图像去噪 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 459-463. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.027
[13]	马义德, 袁金霞, 张红娟. 自适应彩色图像SCM去噪 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 751-758.
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[16]	罗洪艳, 杨维萍, 郑小林, 侯文生, 胡南, 廖彦剑. 小鼠切片图像自动去背景方法的研究 . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 625-629. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.031
[17]	陈庆利, 蒲亦非, 黄果, 周激流. 数字图像的0~1阶Riemann-Liouville分数阶微分增强模板 . 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 772-776. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.026
[18]	张德祥, 吴小培, 高清维, 郭晓静. 基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 200-203. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.010
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3DDCT变换下的图像去噪与增强方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

1. 四川大学计算机学院成都 610065

基金项目:

国家自然科学基金(60773168);四川省科技支撑项目(2010GZ0169)

作者简介:
张卫华(1977)，男，博士生，主要从事数字图像处理、计算机视觉等方面的研究

收稿日期: 2011-01-06
修回日期: 2011-05-27
刊出日期: 2011-10-15

中图分类号: TP394

关键词:

摘要: 为了解决传统图像去噪算法存在边缘纹理信息损失的问题，根据图像平滑区域DCT非零系数个数较少的特点，提出了基于3DDCT的图像去噪及增强处理方法。该方法首先依据l2范式将含噪图像的相似区域块构成块群；再根据块群中块内像素的相关性，对各块进行2DDCT变换并利用阈值进行首次去噪，根据群内块间对应像素的相似性，对块群进行一维DDCT变换运用阈值进行二次去噪；然后对3D变换域高频非零系数进行α次方运算扩大其系数；最后把处理后的图块结合Kaiser窗口得到去噪且增强的图像。与传统算法相比，该算法在去噪过程中扩大高频非零系数进而增强边缘纹理信息，提高了图像的视觉效果。

English Abstract

张卫华, 李睿, 何坤, 周激流. 3DDCT变换下的图像去噪与增强方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 742-746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

引用本文:

张卫华, 李睿, 何坤, 周激流. 3DDCT变换下的图像去噪与增强方法[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 742-746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

ZHANG Wei-hua, LI Rui, HE Kun, ZHOU Ji-liu. Approach to Image Denoising and Enhancement Based on 3DDCT[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(5): 742-746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

Citation:

ZHANG Wei-hua, LI Rui, HE Kun, ZHOU Ji-liu. Approach to Image Denoising and Enhancement Based on 3DDCT[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(5): 742-746. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.021

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