粒子群优化的最佳阈值选取

选取最佳的收缩阈值是变换域收缩去噪的关键。针对Shearlet变换域图像收缩去噪的阈值选取问题,提出了基于粒子群优化的最佳阈值选取算法。建立了Shearlet变换域最佳阈值选取的广义交叉验证准则;以广义交叉验证准则为适应值函数,利用粒子群优化算法自适应地确定出与Shearlet尺度和方向匹配的最佳阈值。算法不依赖任何的先验知识,实现Shearlet变换域图像自适应去噪。仿真结果表明,最

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2 1,82 ) 0 24 (6

C m ue E gnei a d p lai s o p t nier g n A pi t n计算机工程与应用 r n c o

粒子群优化的最佳阈值选取 邓承志 DENG e z i1 Ch ng h l。

1 .南昌工程学院计算机网络与信息安全研究所，南昌 3 09 30 9 2 .南昌工程学院信息工程学院，南昌 3 09 3 09 1I s t t f mp t r t r sa d I f r t n S c r y Na c a gI s t t f e h o o y Na c a g 3 0 9, i a . t u eo Co u e wo k n o mai e u i, n h n t u eo T c n l g, n h n 3 0 9 Ch n n i Ne n o t n i 2. ho lo o ma i n En ne rng N a c a g I t t fTe h l g, a c a g 3 00 9, Sc o fI r to gi e i, n h n nsi eo c no o y N n h n 3 9 Chi nf u t na

DENG Che z . ng hi Optm a hr s l s d pa tc e s r o i i a i n.Co put rEng ne r ng a pHc— i l t e ho d ba e r i l wa m ptm z to m e i e i nd Ap a

t n, 0 2 4 ( 6:23 . i s2 1, 8 2 )3—5 o

Ab ta t Th e h l n eo a so ae h ik g e o s gi t n eo t l h eh l au . mi g sr c: ek y c al g ft n f r b sd srn a ed n ii s of dt pi r s od v le Ai n e r m n i h ma t a e S e re a e h i k g e o sn, p i l h e h l e e t n meh d b s d p ril wa m p i ia i n i t h h a ltb s d s r a e d n ii g o t t n ma r s o d s l ci t o a e a t e s r o t z t s t o c m o

p o o e . n rl e r s ai ain f ro t ltrs od i d r e n S e re o i. ig teg n rl e r p sd Ge eai d co sv l t o p i he h l e i d i h altd man Us e eai d z d o ma s v n h z c o

s a i a i n a t e sf n to,t e o i a h e h d a s c ae t h a l ts ae a d d r c i n i d p i l r sv ld to s f n s u c i n h pt i m ltr s ol s o it d wih S e re c l ie to sa a tvey n

d tr n d b a t l wa m p i z t n T e t e h l e e t n me h d d e o ey o n ro n wl d e, e e mi e y p ri e s r o t c mi ai . h h s o d s lc i t o o sn t l n a y p i rk o e g s o r o r i n a a t e meh d S mu a i n r s l h w a h p i a e h l a e u e t e n ie e e t ey a h e e s a d p i t o . i lt e u t s o t t e o t l h s o d c n r d c h o s f ci l, c i v v o s h t m t r v

t e r aife iu l u l . h ests dv s a ai mo i q t y K e r s s rk g e o sn; h a lt a so; a il wa m p i z t n g n r l e r s a i a i n y wo d: h i a ed n i i g S e re n f r p r ce s r o t r t m t mi ai; e e ai d c o s l t o z v d o

摘

要：取最佳的收缩阈值是变换域收缩去噪的关键。针对 S er t选 hal变换域图像收缩去噪的阈值选取问题， e

提出了基于粒子群优化的最佳阈值选取算法。建立了S er t hal变换域最佳阈值选取的广义交叉验证准则； e以

广义交叉验证准则为适应值函数，利用粒子群优化算法自适应地确定出与 S er t hal尺度和方向匹配的最佳阈 e 值算法不依赖任何的先验知识，实现 S er t ha e变换域图像自 l适应去噪。仿真结果表明，最佳阈值能够更有效 地去除噪声，获得更好的视觉效果。 关键词：收缩去噪； h al变换； S er t e粒子群优化；广义交叉验证 文章编号：0283 (0 22—0 20文献标识码： 中图分类号：P 1.3 10—3 12 1 )60 3—4 A T 91 7

1引言 图像在获取和传输过程中往往会受到噪声的污染。噪声的存

在直接影响到图像的视觉质量和后续图像处理应用的开展。图像去噪是图像处理和计算 视觉等领域的根本性问题，目的就是尽可能地减其

算法，例如自适应收缩 B SG M S R￣】 L— s、U E 、’等。然而，由一维小波张成的二维小波并不能稀疏地表示图

像中的二维几何结构，影响了它在图像去噪中的应用。近年来，以轮廓波(ot r t、 C n ul)曲线波(u l)、 o et cⅣe t e带状波 ( ad tt B n l )为代表的多尺度几何分析， e因其各 向异性和多方向特性，以及对图像几何结构和方向信息的稀疏表示，成为图像收缩去噪的研究热点。 最近， i Lm等人口 通过具有合成膨胀的仿射系统

少图像中的噪声，提高图像的信噪比，同时保留图像的重要细节。截止至今，已提出了许多图像去噪的方法。D n h提出的小波收缩去噪， o oo开创了小波收 缩去噪的先河。此后，又提出了一系列的收缩去噪

构造了一种新的多尺度几何变换——s e t h e变换。

基金项目：国家自然科学基金 ( o 160)江西省自然科学基金 ( o 09 Z 00N . 1G W04 )江西省教育厅科技项 N . 122; 6 N . 0G W02, o 00 Z 09; 2 2目( o J162;昌工程学院青年基金项目( o 00 J1) N . J23 )南 G N . 1K 05。 2 作者简介：邓承志(9 O,, 18一)男博士，副教授，硕士生导师，研究领域为图像稀疏表示理论及应用。Emaldn ce gh@1 6 o - i e ghn z i 2 . r: cn收稿日期：0 20 .1修回日期：0 20 .5 2 1.6 1 2 1.72 DO:03 7/i n10—3 1 0 22 .0 I1 .7 8 .s . 28 3 . 1 . 0 7 js 0 2 6

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