原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点,把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图;在保留低频逼近子图复系数不变的同时,利用复系数层间相关性的强弱把高频方向子图分为主要类和次要类.对主要类和次要类复系数分别进一步采用非高斯双变量模型和零均值高斯分布模型进行噪声抑制.实验结果表明,无论是峰值信噪比(PSNR)指标,还是在视觉效粜上,本文方法的去噪性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波域高斯尺度混合模型去噪,在有效抑制噪声的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力.
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文献信息
篇名 复小波包变换域混合统计模型图像降噪算法
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 图像去噪 四树复小波包变换 层间相关性 非高斯双变量模型:零均值高斯分布模型
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 335-343
页数 分类号 TP391.4
字数 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 闫河 重庆理工大学计算机学院 37 168 6.0 11.0
2 张小川 重庆理工大学计算机学院 44 178 8.0 9.0
3 何光敏 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像去噪
四树复小波包变换
层间相关性
非高斯双变量模型:零均值高斯分布模型
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
0
总被引数(次)
72515
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