简介：为了能够更加有效地恢复受混合高斯和脉冲噪声污染的彩色图像,采用基于四元数的彩色图像整体处理方案,提出了一种彩色图像混合噪声去噪算法.首先,通过一个纯四元数矩阵表征一幅彩色图像;然后,根据高斯噪声和脉冲噪声的不同特性,采用基于四元数方向矢量排序统计的算法检测脉冲噪声位置;最后,将针对高斯噪声的基于四元数最优权值的非局部均值滤波器进行改进以应用于混合噪声图像去噪,在权值计算时不考虑已被检测出的脉冲噪声点.对5幅标准图像的实验结果表明,所提算法的去噪效果优于目前常用的ROR-NLM（robustoutlyingnessratio-nonlocalmeans）算法和最优权值混合滤波器。
简介：该研究利用非下采样Contourlet变换的平移不变性和多方向选择性，考虑变换域内子带系数尺度间和尺度内的双重相关性，自适应地调节双变量模型下子带系数的收缩量，使子带系数的收缩量与子带含有图像细节内容的多少成比例．仿真结果表明，与仅考虑子带系数尺度间相关性的去噪算法相比，该算法在去除噪声的同时能有效保持原图像中的细节和纹理信息，改善恢复图像的主观视觉效果，提高恢复图像的PSNR值．
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