基于Curvelet变换的软硬阈值折衷图像去噪

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于Curvelet变换的软硬阈值折衷图像去噪
- A image denoising method between soft and hard thresholding based on Curvelet transform
- 光学技术 2007年第5期页码：688-690
- 作者机构：
  
  1. 1:暨南大学光电工程研究所
  2. 2:暨南大学光电工程研究所,广州,510632
  3. 3,广州,510632
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  广东省自然科学基金资助(04010465)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2007
- 稿件说明：
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吴芳平, 狄红卫. 基于Curvelet变换的软硬阈值折衷图像去噪[J]. 光学技术, 2007,(5):688-690.

A image denoising method between soft and hard thresholding based on Curvelet transform[J]. 2007, (5): 688-690.
吴芳平, 狄红卫. 基于Curvelet变换的软硬阈值折衷图像去噪[J]. 光学技术, 2007,(5):688-690. DOI：

A image denoising method between soft and hard thresholding based on Curvelet transform[J]. 2007, (5): 688-690. DOI：

与小波变换相比

Curvelet变换更好地表达图像的边缘和细节

因此更适合多尺度图像去噪。针对软阈值和硬阈值去噪方法存在的不足

提出了基于Curvelet变换域的软硬阈值折衷去噪法

并采用不同的阈值自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化。实验结果表明该方法对图像中的边缘、弱的直线和曲线特征有更好的恢复。去噪后图像PSNR值更高

视觉效果更好。

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