基于NSCT扩散的图像去噪与增强方法

简介：
本研究提出一种基于非下采样剪切波变换(NSCT)的扩散模型，用于有效去除图像噪声并增强图像细节，提升视觉质量和后续分析的准确性。 本段落提出了一种结合非下采样Contourlet变换与非线性各向异性扩散技术的方法，用于去除图像中的噪声并增强其质量。首先对含有噪声的原始图像进行非下采样Contourlet分解，在每个分解层的不同子带中应用非线性的收缩和拉伸操作以减少噪音同时突出图像特征。接下来，针对去噪后图像的低频系数采用空间域内的非线性各向异性扩散处理，从而消除由非下采样Contourlet变换过程中产生的伪Gibbs现象及边带效应。实验结果表明，与不使用扩散技术的传统Wavelet和Contourlet方法相比，本段落所提出的方法不仅能够有效地去除噪声并改善图像质量，并且还能显著减少伪Gibbs现象以及边带效应的影响。