抑制数字全息中相干噪声可以获得更高质量的数字全息再现图像。本文提出一种结合双边滤波和小波邻域阈值的数字全息相干噪声抑制方法。对再现像进行小波变换,利用小波邻域方法对高频分量小波阈值去噪,对低频分量做双边滤波处理,最后做...抑制数字全息中相干噪声可以获得更高质量的数字全息再现图像。本文提出一种结合双边滤波和小波邻域阈值的数字全息相干噪声抑制方法。对再现像进行小波变换,利用小波邻域方法对高频分量小波阈值去噪,对低频分量做双边滤波处理,最后做小波逆变换得到去噪再现像。通过仿真分析将该方法与中值、均值、维纳滤波等方法进行了比较,去噪后所得图像的峰值信噪比提高了0.4 d B?2 d B,与原始图像的相关性更高。利用全息实验数据验证了方法,结果表明本文方法能够有效抑制散斑噪声,同时更好的保留再现像的细节信息。展开更多
基金The National Natural Science Foundation of China(Nos.61127011,61575159)the China Postdoctoral Science Foundation(No.2015M570846)the Department of Education Fund in Shaanxi Province of China(No.15JK1529)
文摘抑制数字全息中相干噪声可以获得更高质量的数字全息再现图像。本文提出一种结合双边滤波和小波邻域阈值的数字全息相干噪声抑制方法。对再现像进行小波变换,利用小波邻域方法对高频分量小波阈值去噪,对低频分量做双边滤波处理,最后做小波逆变换得到去噪再现像。通过仿真分析将该方法与中值、均值、维纳滤波等方法进行了比较,去噪后所得图像的峰值信噪比提高了0.4 d B?2 d B,与原始图像的相关性更高。利用全息实验数据验证了方法,结果表明本文方法能够有效抑制散斑噪声,同时更好的保留再现像的细节信息。
