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摘要:
由于复数小波变换具有近似平移不变性和良好的方向选择性,因此适用于图像去噪.为了取得更好的降噪效果,提出了一种基于复数小波的高斯尺度混合模型降噪算法.该算法首先对自然图像的复数小波系数建立统计模型,即将位于相邻位置和尺度的系数邻域建模为一个高斯尺度混合模型;然后用该模型对子带系数进行贝叶斯最小均方估计,以达到降低噪声的目的.由于这一模型很好地利用了复数小波系数幅值尺度间和尺度内的相关性,因此可以取得较好的降噪效果.实验结果表明,该算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉上都优于一些传统的降噪算法.
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文献信息
篇名 复数小波域的高斯尺度混合模型图像降噪
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 图像降噪二元树复数小波变换 高斯尺度混合模型 贝叶斯最小均方估计
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 图像处理和编码
研究方向 页码范围 865-869
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 2952字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭思龙 中国科学院自动化研究所国家集成电路设计工程技术研究中心 118 1150 19.0 29.0
2 严奉霞 国防科学技术大学理学院数学与系统科学系 9 35 2.0 5.0
4 成礼智 国防科学技术大学理学院数学与系统科学系 44 510 13.0 21.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像降噪二元树复数小波变换
高斯尺度混合模型
贝叶斯最小均方估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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