基于张量的平稳小波变换红外图像去噪

提出了一种基于张量的平稳小波变换红外图像去噪方法。采用平稳小波对噪声红外图像进行分解, 保持低频近似图像不变, 将所有尺度上的水平、垂直和对角方向的高频细节图像组合为一个立方体, 形成三阶张量, 通过多线性代数方法估计信号小波系数, 这种处理方式没有破坏小波系数之间的固有空间关系, 同时考虑到了尺度间和尺度内小波系数的相关性, 优于传统的基于线性最小均方误差的信号小波系数估计算法, 最后由低频近似图像与估计的高频细节图像通过平稳小波逆变换得到去噪图像。实验结果表明, 该方法在性能指标和视觉质量上优于传统的平稳小波域最小均方误差去噪算法, 为小波系数的较准确估计提供了一种全新思路。