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一种采用多个小波基的图像融合去噪方法被引量：7: 2007年; 提出了一种新的基于多个小波基的图像融合去噪方法。首先利用多个不同的小波基对含噪图像进行阈值去噪,得到多幅恢复图像。然后对这些图像采用小波融合方法进行融合。对于低频系数采用基于边缘的融合算法,在多幅恢复图像中选择最有可能是边缘的点加以保留;对于高频系数,采用了平均的融合算法。最后得到一幅去噪图像。实验结果表明,无论是在视觉效果上还是在峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均明显优于单一小波基去噪。; 李庆武倪雪石丹; 关键词：小波变换小波基图像融合图像去噪

基于第二代Curvelet变换的低对比度图像增强被引量：16: 2008年; 针对传统图像增强方法用于低对比度图像时,存在对噪声敏感、局部过增强等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的增强方法。将图像进行多尺度多方向的Curvelet变换;引入分段非线性函数的思想,调整低频子带系数,提高图像整体的对比度;对各尺度的高频子带系数进行非线性加权,增强图像细节,并进行阈值降噪。实验表明,该方法优于常用的空间域直方图均衡化和小波域图像增强法,能有效地提高图像的对比度、降低噪声,并且较好地保留边缘信息,具有良好的视觉效果。; 倪雪李庆武陈小刚; 关键词：CURVELET变换小波变换低对比度图像图像增强

基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法被引量：34: 2009年; 针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法。Contourlet变换是一种有效的方向多尺度变换分析方法,能在任意尺度上实现任意方向的分解。首先采用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。引入非完全贝塔函数对低频子带系数进行处理,提升图像整体对比度;采用非线性增益函数对各带通方向子带系数进行处理,通过估计噪声水平设定阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,增强大于阈值的系数。最后经Contourlet逆变换得到增强图像。实际实验结果表明,该方法可以有效地增强低对比度红外图像,无论是在视觉效果上还是在图像对比度评估值定量指标上均明显优于直方图均衡化、小波变换增强等方法,且能保持更多的图像轮廓特征,克服了这些方法对噪声增强过度和图像细节增强不足等缺点。; 石丹李庆武倪雪霍冠英; 关键词：图像处理图像增强 CONTOURLET变换红外图像

基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法被引量：13: 2009年; Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息,但在边缘处会产生"划痕"现象。采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变,但也会丢失图像的纹理等细节信息。为了充分利用两种方法的优点,将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法。首先,对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪。然后,将两幅去噪图像进行Curvelet融合,对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法。最后,将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融合后的去噪图像。实验表明,该方法能有效地降低图像噪声,又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果明显优于单一Curvelet阈值法和全变差法。; 倪雪李庆武孟凡石丹范新南; 关键词：图像处理 CURVELET变换全变差图像去噪图像融合

Curvelet变换用于人脸特征提取与识别被引量：4: 2009年; 针对小波变换用于人脸识别时难以充分描述人脸曲线特征的问题,提出用Curvelet变换进行人脸特征提取与识别的新方法。将人脸图像进行Curvelet变换,提取进一步压缩的低频系数和高频各子带的Curvelet能量特征为人脸特征向量,并采用支持向量机进行特征分类与识别。以Orl和Yale人脸库进行测试,结果表明,该方法相比小波变换法识别效果更佳,且对光照、姿态和表情变化具有良好的鲁棒性。; 倪雪李庆武孟凡蔡艳梅; 关键词：CURVELET变换特征提取支持向量机小波变换

球坐标系下小波收缩去噪方法的改进被引量：23: 2007年; 通过分析球坐标系下的小波收缩去噪法,对阈值函数进行修正,提出了一种较优的收缩判据.与传统的小波收缩去噪方法相比,该判据具有算法简单、工作量小等特点.仿真结果表明,改进的方法提高了图像的信噪比,去噪效果良好。; 宋英姿李庆武王晓玲倪雪; 关键词：小波收缩图像去噪

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倪雪