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基于数据融合的多尺度图像去噪方法
引用本文:王文, 芮国胜, 邢福成. 基于数据融合的多尺度图像去噪方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(4): 329-331.
作者姓名:王文  芮国胜  邢福成
作者单位:1 海军航空工程学院电子工程系,烟台市二马路188号,264001
摘    要:将图像系数尺度内相关模型较强的去噪能力与尺度间相关模型保持边缘的优越性能相结合,提出了一种新的基于数据融合的多尺度图像去噪方法。同时引入了一种新的基于结构相似性(SSIM)指数的图像质量标准来衡量初始去噪图像和融合后图像与原始图像的相似程度,评估图像保持边缘和去噪的能力。仿真结果表明,基于数据融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能

关 键 词:数据融合  尺度内相关模型  尺度间相关模型  去噪  SSIM指数
文章编号:1671-8860(2006)04-0329-03
收稿时间:2006-01-09
修稿时间:2006-01-09

A Novel Multiscale Image Denoising Algorithm Based on Image Fusion
WANG Wen, RUI Guosheng, XING Fucheng. A Novel Multiscale Image Denoising Algorithm Based on Image Fusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(4): 329-331.
Authors:WANG Wen  RUI Guosheng  XING Fucheng
Affiliation:1 Department of Electronic Engineering,Naval Aeronautical Engineering Academy,188 Erma Road,Yantai 264001,China
Abstract:A novel multiscale image denoising method based on image fusion is proposed,which combines high denoising ability of the intrascale statistical model with better performance of edge preservation of the interscale model.And we introduce a novel image assessment measure based on structural similarity(SSIM) index to evaluate the equality of original denoised images and fusion image.Simulation results show that the proposed method has better visual effect and high denoising quality.
Keywords:data fusion  intrascale model  interscale model  denoising  SSIM index
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