先优化后分类改进的小波域图像去噪方法

• 作者: 张曦煌 李柯材
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 先优化 后分类 图像去噪 最小均方误差
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 186-189
• 分类号: TP391
• 字数: 3684字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.08.055

摘要

提出一种先优化后分类改进的小波域图像去噪方法.该方法是对现存NeighShrink＆噪方法的改进,用stein的无偏风险估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口;根据邻域阈值的大小,将子带内的每个小波系数划分为"小"系数或"大"系数;对"小"系数直接置零,对"大"系教采用一种具有局部空间强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到真实系数的估计.实验结果表明,该方法在峰值信噪比指标上明显优于NeighShrink方法,同时有效地保存了图像的纹理信息,视觉效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张曦煌	江南大学信息工程学院	134	1137	14.0	27.0
2	李柯材	江南大学信息工程学院	3	17	3.0	3.0