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王向阳;杨红英;张瑜;傅忠凯

在非子采样轮廓波变换域中使用SVM分类进行图像去噪。 （英语） 兹比尔1320.68220

信息科学。 246, 155-176 (2013).
摘要：对于图像去噪，主要的挑战是如何在提高信噪比的同时保留边缘和纹理等信息承载结构，以获得满意的视觉质量。边缘保护图像去噪已经成为一个非常深入的研究课题。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）分类的非次采样轮廓波变换（NSCT）域图像去噪方法。首先，利用NSCT将噪声图像分解为频率和方向响应的不同子带。其次，利用NSCT域的空间规整性形成含噪图像中像素的特征向量，并通过训练得到最小二乘支持向量机（LS-M）模型。然后利用LS-SVM训练模型将NSCT细节系数分为边缘相关系数和噪声相关系数两类。最后，利用自适应贝叶斯阈值的收缩方法对NSCT系数的细节子带进行去噪。大量实验结果表明，与现有的去噪技术相比，我们的方法在主观和客观评价方面都能获得更好的性能。特别是，该方法在去除噪声的同时能够很好地保持边缘。

引用于5文件

MSC公司：

68单位10 图像处理的计算方法
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

图像去噪;最小二乘支持向量机;非次采样轮廓波变换;自适应贝叶斯阈值

软件：

NSCT工具箱
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\textit{X.-Y.Wang}等人，《信息科学》。246155--176（2013年；Zbl 1320.68220）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Balster，E.J。；郑永福。；Ewing，R.L.，用于图像去噪的基于特征的小波收缩算法，IEEE图像处理汇刊，14，12，2024-2039（2005）
[2] Barbua，T。；巴勃，V。；比加克，V。；Cocc，D.，图像去噪和恢复的PDE变分方法，非线性分析：现实世界应用，10，3，1351-1361（2009）·Zbl 1169.35341号
[3] Brox，T.公司。；Kleinschmidt，O。；Cremers，D.，纹理模式去噪的有效非局部方法，IEEE图像处理汇刊，17，7，1057-1092（2008）
[4] Buades，A。；科尔·B。；Morel，J.，《图像去噪算法综述及新算法》，SIAM多尺度建模与仿真，4，2，290-530（2005）·Zbl 1108.94004号
[5] Ceccarelli，M。；德西蒙，V。；Murli，A.，用于图像去噪的井位各向异性扩散，IEE Proceedings Vision，image and Signal Processing，149,4244-252（2002）
[6] 陈，Y。；季志成；华春建，利用尺度和空间一致性的空间自适应贝叶斯小波阈值，多维系统与信号处理，19，1，157-170（2008）·Zbl 1167.93026号
[8] 程，H。；田建伟。；刘杰。；Yu，Q.Z.，基于支持向量回归的小波域图像去噪，电子快报，40，23，1479-1480（2004）
[9] 库尼亚，A.L。；周，J。；Do，M.N.，《非子采样轮廓波变换：理论、设计和应用》，IEEE图像处理汇刊，15，10，3089-3101（2006）
[10] Dabov，K。；Foi，A。；Katkovnik，V.，稀疏三维变换域协同滤波图像去噪，IEEE图像处理汇刊，16，8，2080-2095（2007）
[11] 大卫·T。；Rachid，D.，《使用PDE的向量值图像正则化：不同应用的通用框架》，IEEE模式分析和机器智能汇刊，27，4，506-517（2005）
[12] Goossens，B。；意大利皮祖里卡。；Philips，W.，通过在小波域中建模感兴趣的信号来去除相关噪声，IEEE Transactions Image Processing，18，6，1153-1165（2009）·Zbl 1371.94142号
[13] 哈蒙德，D.K。；Simoncelli，E.P.，用方向自适应高斯尺度混合进行图像建模和去噪，IEEE图像处理汇刊，17，11，2089-2101（2008）·Zbl 1371.94153号
[14] 季，Z。；Chena，Qiang；Suna，Quan-Sen，用于图像去噪的基于矩的非局部均值算法，《信息处理快报》，109，23-24，1238-1244（2009）·Zbl 1206.68333号
[15] 建伟，M。；Plonka，G.，《曲线收缩和非线性各向异性扩散的组合》，IEEE图像处理汇刊，16，9，2198-2206（2007）
[16] Katkovnik，V。；Foi，A。；Egiazarian，K。；Astola，J.，从局部核到非局部多模型图像去噪，国际计算机视觉杂志，86，1，1-32（2010）·Zbl 1477.94014号
[17] 科尔夫兰，C。；Boulanger，J.，基于补丁的图像去噪的最佳空间自适应，IEEE图像处理汇刊，15，10，2866-2878（2006）
[18] Lafferty，J。；McCallum，A。；Pereira，F.，条件随机场：分割和标记序列数据的概率模型，机器学习国际会议论文集，282-289（2001）
[19] Li，D.，基于支持向量回归的图像去噪，图像与视觉计算，27，6，623-627（2009）
[21] 李，D。；Mersereau，R。；Simske，S.，通过支持向量回归进行盲图像反褶积，IEEE神经网络汇刊，18，3，931-935（2007）
[22] Lin，T.C.，图像处理中基于Dempster组合规则的切换滤波器，信息科学，180，244892-4908（2010）
[23] 刘，C。；Szeliski，R。；Kang，S.B.，单个图像中噪声的自动估计和去除，IEEE模式分析和机器智能汇刊，30，2，299-314（2008）
[24] Long，Z.L。；Nicolas，H.Y.，使用上下文隐藏马尔可夫模型在轮廓域中进行统计图像建模，信号处理，89，5，946-951（2009）·Zbl 1161.94348号
[25] 路易斯·F。；布鲁，T。；Unser，M.，一种新的SURE图像去噪方法：尺度间正交小波阈值，IEEE图像处理汇刊，16，3，593-606（2007）
[26] 马尔多纳多，S。；韦伯，R。；Basak，J.，使用核化支持向量机进行同步特征选择和分类，信息科学，181,1115-128（2011）
[27] Pizurica，A。；Philips，W.，估计多分辨率单波段和多波段图像去噪中感兴趣信号的存在概率，IEEE图像处理汇刊，15，3，645-665（2006）
[28] 普隆卡，G。；Ma，J.，用于纹理图像去噪的非线性正则化反应扩散滤波器，IEEE图像处理汇刊，17，8，1283-1294（2008）
[29] 波提拉，J。；斯特雷拉，V。；Wainwright，M.J。；Simoncelli，E.P.，小波域中使用高斯尺度混合的图像去噪，IEEE图像处理汇刊，12，11，1338-1351（2003）·Zbl 1279.94028号
[30] 邱，P。；Mukherjee，P.S.，边缘结构保持图像去噪，信号处理，90，102851-2862（2010）·Zbl 1197.94112号
[31] Romberg，J.K。；Choi，H。；Baraniuk，R.G.，使用小波域隐马尔可夫模型的贝叶斯树结构图像建模，IEEE事务图像处理，10，7，1056-1068（2001）
[32] 萨利纳斯，H.M。；Fernandez，D.C.，光学相干层析成像中基于PDE的扩散方法的图像增强和去噪比较，IEEE医学成像学报，26，6，761-771（2007）
[33] Sendur，L.公司。；Selesnick，I.W.，带局部方差估计的双变量收缩，IEEE Signal Process Letter，9，12，438-441（2002）
[34] 史伟新（Shi，W.X.）。；李，J。；Wu，M.Y.，一种基于多尺度小波阈值和双边滤波的图像去噪方法，武汉大学自然科学学报，5，2，148-152（2010）
[35] Shih，Y。；Rei，C。；Wang，H.，一种新的基于PDE的图像恢复：用于图像去噪的对流扩散方程，计算与应用数学杂志，231,2771-779（2009）·Zbl 1169.94006号
[36] 辛格，R。；瓦萨，M。；Noore，A.，基于SVM的自适应生物特征图像增强，使用质量评估，使用神经网络的语音、音频、图像和生物医学信号处理，83，351-371（2008）
[37] 斯特朗，G.，《应用数学导论》（1986），韦尔斯利-剑桥出版社·Zbl 0618.00015号
[40] Vapnik，V.N.，《统计学习理论》（1998），John Wiley&Sons:John Willey&Sons New York·Zbl 0935.62007号
[41] Wang，X.Y。；Yang，H.Y。；Fu，Z.K.，使用非抽取离散小波变换和最小二乘支持向量机的新型小波图像去噪，应用专家系统，37，10，7040-7049（2010）
[42] Wang，X.Z。；Dong，C.R.，通过最大化模糊熵改进模糊if-then规则的泛化，IEEE模糊系统事务，17，3，556-567（2009）
[43] Wang，X.Z。；翟建华。；吕秀霞，基于粗糙集技术的多模糊决策树归纳，信息科学，178，16，3188-3202（2008）·Zbl 1154.68529号
[44] 魏立伟。；陈振毅。；Li，J.P.，基于进化策略的自适应LS-SVM，信息科学，181，14，3000-3016（2011）·Zbl 1216.68227号
[45] Wong，A.，使用局部相位特征的图像信号自适应双边滤波，信号处理，88，6，1615-1619（2008）·Zbl 1186.94367号
[46] 张，S.M。；陈毅，基于小波支持向量回归的图像去噪，机械制图与视觉国际期刊，15，3，673-680（2006）
[47] 张，M。；Gunturk，B.K.，用于图像去噪的多分辨率双边滤波，IEEE图像处理汇刊，17，12，2080-2095（2008）·Zbl 1371.94455号
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