基于Contourlet域的維納濾波的圖像復(fù)原
3.圖2(d)所示為采用維納濾波后,可以看到處理后的圖像的視覺特性較好。但圖像還是較模糊,且噪聲還是較多。其視覺特性也不太好。其峰值信噪比PSNR為24.77db(見表1),還是較低。
4.如圖2(e)所示,當(dāng)采用小波變換處理圖像后。首先感覺到的是其圖像噪聲較少。但是圖像還是比較模糊。其圖像中的一些細(xì)節(jié)損失了。且其峰值信噪比PSNR為29.83db(見表1),同樣也不太高。
5.圖2(f)所示為當(dāng)采用本文所述方法的處理結(jié)果。其視覺特性明顯比上面的幾種方法好,其圖像不像維納濾波那樣有較多的噪聲。也不想小波那樣圖像較模糊且損失了一些細(xì)節(jié),其表現(xiàn)比維納濾波和小波變換都更好。同時(shí)其峰值性噪比PSNR能達(dá)到35.56db(見表1)。滿足了通常PSNR要大于30的要求
不同處理方法: | 維納濾波 | 小波變換 | Contourlet域維納濾波 |
PSNR | 24.77 | 29.83 | 35.56 |
3.2 基于Contourlet域的維納濾波對(duì)遙感圖像的處理效果
遙感圖像由于受到拍攝條件的限制,通常都既模糊又含有一定的噪聲。本文用所提出的算法對(duì)一幅實(shí)際的遙感圖像進(jìn)行了處理。圖3(a)所示為“資源一號(hào)-02B”拍攝的遙感圖像,圖3(d)、圖3(e)、圖3(f)分別為采用逆濾波、維納濾波、小波變換以及本文所提出的方法處理的效果圖。其PSNR如表2所示。我們可以看到,本文所提出的方法同樣比逆濾波,維納濾波和小波變換更好。其PSNR也是用本文的方法更高。
不同處理方法: | 維納濾波 | 小波變換 | Contourlet域維納濾波 |
PSNR | 24.64 | 31.23 | 39.94 |
4、結(jié)論
通過以上的分析和實(shí)驗(yàn)可以知道,基于Contourlet域的維納濾波對(duì)模糊且有噪聲的圖像是一個(gè)非常有效的圖像處理方法。特別是對(duì)于邊緣輪廓較多且較模糊的圖像。其重構(gòu)后的圖像的視覺特性和PSNR都比維納濾波和小波更好,在實(shí)際應(yīng)用上具有一定的優(yōu)勢(shì)。由于Contourlet變換滿足各向異性尺度關(guān)系,擅長(zhǎng)于描述圖像中的輪廓和紋理信息,在圖像增強(qiáng)[7],圖像壓縮[8],特征提取[9],圖像融合[10]等方面都可以得到很到的很好的應(yīng)用。且維納濾波適應(yīng)面較廣,無(wú)論平穩(wěn)隨機(jī)過程是連續(xù)的還是離散的,是標(biāo)量的還是向量的,都可應(yīng)用。所以本文所提出的Contourlet域的維納濾波在處理模糊且含有一定噪聲的圖象時(shí)效果非常好。
評(píng)論