·218- 智能系统学报 第8卷 表15种降噪方法的定量评价指标比较 学报，2007,28(11)：128-131 Table 1 Comparison of the five noise reduction methods in LIU Jianli,ZUO Baoqi.Comparison of denoising methods quantitative evaluation indicators used in fabric defects image[J].Journal of Textile Re- 降噪方法 PSNR/dB MSE R t/s 8 earch,2007,28(11):128-131 含噪图像 71.16 0.00500.8608 [2]SHU Guangliu,PING Gequ.Inspection of fabric detection 本文方法 78.88 0.00080.97040.9459 based on wavelet analysis and BP neural network[C//Pro- WSTytio] 73.77 0.00270.91930.1042 ceedings of the 2008 International Conference on Wavelet A- WPMCu] 73.75 0.00270.91840.5672 nalysis and Pattern Recognition.Hong Kong,China,2008: Contourlet 232-236. 75.47 0.00190.95530.3919 结合扩散[) [3]KUMAR A.Computer-vision-based fabric defect detection: NSCT a survey[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 74.63 0.00230.92993.6151 结合扩散町 2008,55(1):348-363. [4]郭晓霞，杨慧中.小波去噪中软硬阈值的一种改良折衷法 可以看出，本文方法获得了最高的PSNR值和 [J].智能系统学报，2008,3(3)：222-225. 最小的MSE值，PSNR比其他4种方法均高出2~ GUO Xiaoxia,YANG Huizhong.An improved compromise 5dB:同时，得到的R值最接近于1，表示降噪后的 for soft/hard thresholds in wavelet donoising [J].CAAI 图像与原始图像最为相似.由此证明图像经过复 Transactions on Intelligent Systems,2008,3(3):222-225. Contourlet变换后，低频分量使用的P_Laplace算子 [5]BORSDORF A.RAUPACH R,FLOHR T,et al.Wavelet 能很好地保留织物的纹理细节部分，高频分量采用 based reduction in CT-images using correlation analysis[J]. 的Cate_PM扩散模型能有效地去除大部分的噪声. IEEE Transactions on Medical Imaging,2008,27(12): 此外，运行时间方面，WSTV方法、WPM方法、Cont- 1685-1703. ourlet结合全变差和自适应对比度扩散的方法 [6]杨帆，赵瑞珍，胡绍海.基于Contourlet系数相关特性的自 适应图像降噪算法[J].光学学报，2009,29(2)：357- NSCT结合非线性扩散的方法所需运行时间分别为 361 0.1042s、0.5672s、0.3919s和3.6151s,其中 YANG Fan,ZHAO Ruizhen,HU Shaohai.Adaptive algo- NSCT的运行时间过长，效率较低，不能用于实时处 rithm for image denoising based on correlation properties of 理.而本文方法的运行时间比WSTV方法、WPM方 contourlet coefficients [J].Acta Optica Sinica,2009,29 法、Contourlet结合全变差和自适应对比度扩散的方 (2):357-361. 法略长，但工程应用中可将高低频并行处理，提高运 [7]CUNHA A L,ZHOU J,DO M N.The nonsubsampled cont- 算效率 ourlet transform:theory,design,and application[J].IEEE Transactions on Image Processing,2006,15(10):3089- 3结束语 3101. 本文提出了一种基于复Contourlet变换和各向 [8]SHAO Weidai,YAN Kuisun,XIAO Lintian,et al.Image denoising based on complex contourlet transform[C//Pro- 异性扩散的织物疵点图像降噪方法.对织物疵点图 ceedings of the 2007 International Conference on Wavelet A- 像经复Contourlet分解后的低频和高频分量分别采 nalysis and Pattern Recognition.Beijing,China,2007: 用P_Laplace和Catte_PM模型进行扩散，实现了更 1742-1747. 为有效的疵点图像降噪针对所提出的方法进行了 「9]余锦华，汪源源.基于各向异性扩散的图像降噪算法综述 大量实验，并与近年提出的小波阈值收缩和全变差 [J].电子测量与仪器学报，2011,25(2)：105-116. 扩散的混合方法(WSTV)、小波与PM模型相结合 YU Jinhua,WANG Yuanyuan.Image noise reduction based 的方法(WPM)、Contourlet结合全变差和自适应对 on anisotropic diffusion:a survey[J].Journal of Electronic 比度扩散的方法、NSCT结合非线性扩散的方法做 Measurement and Instrument,2011,25(2):105-116. 了比较结果表明，在主观视觉和客观定量评价指标 [10]吴亚东，孙世新.基于二维小波收缩与非线性扩散的混 合图像降噪算法[J].电子学报，2006,34(1)：163-166， 2个方面，本文方法可更有效地抑制噪声，同时能更 WU Yadong,SUN Shixin.A new hybrid image de-noising 完整地保留织物图像的纹理细节.本文方法在织物 algorithm based on 2D wavelet shrinkage and nonlinear dif- 疵点自动检测系统中实际应用效果极佳。 fusion[J].Acta Electronica Sinica,2006,34(1):163- 参考文献： 166. [11]YONG Yue,CROITORU MM,BIDANI A,et al.Nonlin- [1]刘建立，左保齐织物疵点图像消噪方法的比较[J].纺织 ear multiscale wavelet diffusion for speckle suppression and表 １ ５ 种降噪方法的定量评价指标比较 Ｔａｂｌｅ １ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｖｅ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ 降噪方法 ＰＳＮＲ／ ｄＢ ＭＳＥ Ｒ ｔ ／ ｓ 含噪图像 ７１．１６ ０．００５ ０ ０．８６０ ８ — 本文方法 ７８．８８ ０．０００ ８ ０．９７０ ４ ０．９４５ ９ ＷＳＴＶ ［１０］ ７３．７７ ０．００２ ７ ０．９１９ ３ ０．１０４ ２ ＷＰＭ ［１１］ ７３．７５ ０．００２ ７ ０．９１８ ４ ０．５６７ ２ Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ 结合扩散［１３］ ７５．４７ ０．００１ ９ ０．９５５ ３ ０．３９１ ９ ＮＳＣＴ 结合扩散［１２］ ７４．６３ ０．００２ ３ ０．９２９ ９ ３．６１５ １ 可以看出，本文方法获得了最高的 ＰＳＮＲ 值和 最小的 ＭＳＥ 值，ＰＳＮＲ 比其他 ４ 种方法均高出２～ ５ ｄＢ；同时，得到的 Ｒ 值最接近于 １，表示降噪后的 图像与原始图像最为相似． 由此证明图像经过复 Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ 变换后，低频分量使用的 Ｐ＿Ｌａｐｌａｃｅ 算子 能很好地保留织物的纹理细节部分，高频分量采用 的 Ｃａｔｔｅ＿ＰＭ 扩散模型能有效地去除大部分的噪声． 此外，运行时间方面，ＷＳＴＶ 方法、ＷＰＭ 方法、Ｃｏｎｔ⁃ ｏｕｒｌｅｔ 结合全变差和自适应对比度扩散的方法、 ＮＳＣＴ 结合非线性扩散的方法所需运行时间分别为 ０．１０４ ２ ｓ、０． ５６７ ２ ｓ、０． ３９１ ９ ｓ 和 ３． ６１５ １ ｓ，其中 ＮＳＣＴ 的运行时间过长，效率较低，不能用于实时处 理．而本文方法的运行时间比 ＷＳＴＶ 方法、ＷＰＭ 方 法、Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ 结合全变差和自适应对比度扩散的方 法略长，但工程应用中可将高低频并行处理，提高运 算效率． ３ 结束语 本文提出了一种基于复 Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ 变换和各向 异性扩散的织物疵点图像降噪方法．对织物疵点图 像经复 Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ 分解后的低频和高频分量分别采 用 Ｐ＿Ｌａｐｌａｃｅ 和 Ｃａｔｔｅ＿ＰＭ 模型进行扩散，实现了更 为有效的疵点图像降噪．针对所提出的方法进行了 大量实验，并与近年提出的小波阈值收缩和全变差 扩散的混合方法（ＷＳＴＶ）、小波与 ＰＭ 模型相结合 的方法（ＷＰＭ）、Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ 结合全变差和自适应对 比度扩散的方法、ＮＳＣＴ 结合非线性扩散的方法做 了比较．结果表明，在主观视觉和客观定量评价指标 ２ 个方面，本文方法可更有效地抑制噪声，同时能更 完整地保留织物图像的纹理细节．本文方法在织物 疵点自动检测系统中实际应用效果极佳． 参考文献： ［１］刘建立，左保齐．织物疵点图像消噪方法的比较［ Ｊ］．纺织 学报， ２００７， ２８（１１）： １２８⁃１３１． ＬＩＵ Ｊｉａｎｌｉ， ＺＵＯ Ｂａｏｑｉ． Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｆａｂｒｉｃ ｄｅｆｅｃｔｓ ｉｍａｇｅ ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｒｅ⁃ ｓｅａｒｃｈ， ２００７， ２８（１１）： １２８⁃１３１． ［２］ ＳＨＵ Ｇｕａｎｇｌｉｕ， ＰＩＮＧ Ｇｅｑｕ． Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｆａｂｒｉｃ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｗａｖｅｌｅｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００８ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗａｖｅｌｅｔ Ａ⁃ ｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ， Ｃｈｉｎａ， ２００８： ２３２⁃２３６． ［３］ＫＵＭＡＲ Ａ． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ⁃ｖｉｓｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄ ｆａｂｒｉｃ ｄｅｆｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ： ａ ｓｕｒｖｅｙ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， ２００８， ５５（１）： ３４８⁃３６３． ［４］郭晓霞，杨慧中．小波去噪中软硬阈值的一种改良折衷法 ［Ｊ］．智能系统学报， ２００８， ３（３）： ２２２⁃２２５． ＧＵＯ Ｘｉａｏｘｉａ， ＹＡＮＧ Ｈｕｉｚｈｏｎｇ． Ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｃｏｍｐｒｏｍｉｓｅ ｆｏｒ ｓｏｆｔ ／ ｈａｒｄ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ ｉｎ ｗａｖｅｌｅｔ ｄｏｎｏｉｓｉｎｇ ［ Ｊ ］． ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００８， ３（３）： ２２２⁃２２５． ［５］ＢＯＲＳＤＯＲＦ Ａ， ＲＡＵＰＡＣＨ Ｒ， ＦＬＯＨＲ Ｔ， ｅｔ ａｌ． Ｗａｖｅｌｅｔ ｂａｓｅｄ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ＣＴ⁃ｉｍａｇｅｓ ｕｓｉｎｇ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ， ２００８， ２７ （ １２）： １６８５⁃１７０３． ［６］杨帆，赵瑞珍，胡绍海．基于 Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ 系数相关特性的自 适应图像降噪算法［ Ｊ］．光学学报， ２００９， ２９（ ２）： ３５７⁃ ３６１． ＹＡＮＧ Ｆａｎ， ＺＨＡＯ Ｒｕｉｚｈｅｎ， ＨＵ Ｓｈａｏｈａｉ． Ａｄａｐｔｉｖｅ ａｌｇｏ⁃ ｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ［ Ｊ］． Ａｃｔａ Ｏｐｔｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ， ２００９， ２９ （２）： ３５７⁃３６１． ［７］ＣＵＮＨＡ Ａ Ｌ， ＺＨＯＵ Ｊ， ＤＯ Ｍ Ｎ． Ｔｈｅ ｎｏｎｓｕｂｓａｍｐｌｅｄ ｃｏｎｔ⁃ ｏｕｒｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ： ｔｈｅｏｒｙ， ｄｅｓｉｇｎ， ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ２００６， １５ （ １０）： ３０８９⁃ ３１０１． ［８］ ＳＨＡＯ Ｗｅｉｄａｉ， ＹＡＮ Ｋｕｉｓｕｎ， ＸＩＡＯ Ｌｉｎｔｉａｎ， ｅｔ ａｌ． Ｉｍａｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００７ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗａｖｅｌｅｔ Ａ⁃ ｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ． Ｂｅｉｊｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ， ２００７： １７４２⁃１７４７． ［９］余锦华，汪源源．基于各向异性扩散的图像降噪算法综述 ［Ｊ］．电子测量与仪器学报， ２０１１， ２５（２）： １０５⁃１１６． ＹＵ Ｊｉｎｈｕａ， ＷＡＮＧ Ｙｕａｎｙｕａｎ． Ｉｍａｇｅ ｎｏｉｓｅ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ： ａ ｓｕｒｖｅｙ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ， ２０１１， ２５（２）： １０５⁃１１６． ［１０］吴亚东，孙世新．基于二维小波收缩与非线性扩散的混 合图像降噪算法［Ｊ］．电子学报， ２００６， ３４（１）： １６３⁃１６６． ＷＵ Ｙａｄｏｎｇ， ＳＵＮ Ｓｈｉｘｉｎ． Ａ ｎｅｗ ｈｙｂｒｉｄ ｉｍａｇｅ ｄｅ⁃ｎｏｉｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ２Ｄ ｗａｖｅｌｅｔ ｓｈｒｉｎｋａｇｅ ａｎｄ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｄｉｆ⁃ ｆｕｓｉｏｎ［ Ｊ］． Ａｃｔａ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ， ２００６， ３４（ １）： １６３⁃ １６６． ［１１］ＹＯＮＧ Ｙｕｅ， ＣＲＯＩＴＯＲＵ Ｍ Ｍ， ＢＩＤＡＮＩ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｎｏｎｌｉｎ⁃ ｅａｒ ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｆｏｒ ｓｐｅｃｋｌｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ·２１８· 智 能 系 统 学 报 第 ８ 卷