基于贝叶斯最大后验估计的局部自适应小波去噪

• 作者: 侯建华 田金文
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波系数 图像去噪 拉普拉斯模型 最大后验估计 MapShrink阈值
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 13-15,60
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.11.005

摘要

利用图像小波子带内系数的相关性,提出了一种局部自适应小波去噪方法.首先在贝叶斯最大后验概率准则下推导出基于拉普拉斯先验分布的MAP估计表达式和子带MapShrink阈值.为得到局部自适应的MapShrink阈值和去噪算法,提出将子带内的每个小波系数建模为具有不同边缘标准差的拉普拉斯分布,而边缘标准差又假设为强局部相关的随机变量,可通过邻域局部窗口进行估计.实验结果表明,与经典的子带自适应去噪算法相比较,该方法获得了明显的峰值信噪比增益,主观视觉效果也得到了改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田金文	华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	248	2531	25.0	36.0
2	侯建华	中南民族大学电子信息工程学院	58	428	14.0	18.0