双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪

欧卫红; 万里勇

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.019

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双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪

光学图像处理与识别 | 更新时间：2025-09-01

- 双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪
- Infrared image denoising based on dual density complex wavelet and coefficient correlation
- 光学技术 2023年49卷第2期页码：238-244
- 作者机构：
  
  1. 1:广州科技职业技术大学信息工程学院
  2. 2:南昌工学院信息与人工智能学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  2021年教育部产学合作协同育人项目(202101233005);广州科技职业技术大学校级重点课题(2021ZR06)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.019
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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欧卫红, 万里勇. 双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪[J]. 光学技术, 2023,49(2):238-244.

Infrared image denoising based on dual density complex wavelet and coefficient correlation[J]. 2023, 49(2): 238-244.
欧卫红, 万里勇. 双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪[J]. 光学技术, 2023,49(2):238-244. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.019.

Infrared image denoising based on dual density complex wavelet and coefficient correlation[J]. 2023, 49(2): 238-244. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.019.

摘要

为了去除红外图像中高斯噪声的同时，更好地保持和恢复图像的纹理边缘和细节特征，提出了基于双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪方法。该方法充分利用双密度双树复小波在图像处理上的优势：图像信息的平移不变性、图像纹理细节的多方向选择性等，基于对图像小波系数分布的假设，根据当前小波系数与其父、子小波系数的相关性，对无噪的小波系数作贝叶斯估计，以恢复无噪的红外图像，最后对去噪图像进行引导滤波，去除图像的波纹效果。实验数据显示，该方法在EPI和FSIM以及图像的视觉效果上优于部分现有算法，证明该方法在噪声去除、纹理边缘的保持和恢复上具有更好的性能。

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双密度复小波与系数相关性的红外图像去噪

Infrared image denoising based on dual density complex wavelet and coefficient correlation

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.02.019

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