基于正态逆高斯模型的非下采样Contourlet变换图像去噪

• 作者: 贾建 陈莉
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 去噪 非下采样Contourlet变换 正态逆高斯模型 Bayesian估计
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1563-1568
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5150字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验结果表明该去噪算法能有效地去除图像中的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比值,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾建	西北大学信息科学与技术学院	27	329	10.0	17.0
5	陈莉	西北大学信息科学与技术学院	67	651	17.0	22.0