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Grey theory applied in non-subsampled Contourlet transform

机译：灰色理论在非下采样Contourlet变换中的应用

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摘要

This study mainly discussed the application of grey theory in the non-subsampled Contourlet domain. The new algorithm combined the excellent characteristics of the non-subsampled Contourlet transform and grey theory in image denoising. The total variation model is used first to modify the noised image in order to reduce the pseudo-Gibbs artifacts. In the high-frequency area, the grey relational methods are proposed in the current study. The authors combined the two methods in the high-frequency processing and proposed an improved model that is superior to others. Finally, they presented some experimental results to compare with the non-local means algorithm. The comparisons showed very good performance of the proposed model. The proposed method can preserve most important information of image.
机译：本研究主要讨论了灰色理论在非下采样Contourlet域中的应用。新算法结合了非下采样Contourlet变换和灰度理论在图像去噪中的出色特性。首先使用总变化模型来修改噪声图像，以减少伪吉布斯伪像。在高频领域，目前的研究提出了灰色关联法。作者在高频处理中结合了这两种方法，并提出了一种优于其他方法的改进模型。最后，他们提出了一些实验结果，以与非局部均值算法进行比较。比较结果表明，该模型具有很好的性能。所提出的方法可以保留最重要的图像信息。

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  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2012年第3期|p.264-272|共9页
  • 作者

    Li H.-J.;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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