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摘要:
利用图像子带内部Contourlet系数的空间相关性,在平移不变Contourlet去噪方法的基础上提出了一种随像素自适应调整的混合高斯模型去噪方法.每个系数建模为两个均值为零、方差不同的正态分布之和,利用局部贝叶斯阈值对Contourlet系数进行分类,通过当前系数邻域窗中两类系数的信息,得到大、小方差以及有关概率的模型参数估计.该方法较平移不变小波去噪和平移不变Contourlet去噪的Contourlet域降噪方法具有更好的降噪效果,进一步提高了PSNR值,降低了MSE值,获得了更好的图像恢复质量.
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文献信息
篇名 一种Contourlet域高斯混合模型降噪方法
来源期刊 山东农业大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 Contourlet变换 图像去噪 高斯混合模型 平移不变
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 90-94
页数 分类号 TP393.0
字数 2942字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2324.2012.01.017
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作者信息
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1 褚衍彪 中国矿业大学理学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
Contourlet变换
图像去噪
高斯混合模型
平移不变
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
山东农业大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2324
37-1132/S
大16开
山东泰安市岱宗大街61号农业大学学报编辑部
1955
chi
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