基于Curvelet变换的浮选泡沫图像序列时空联合去噪

• 作者: 刘金平 唐朝晖 朱建勇 桂卫华
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯尺度混合 时空联合模型 Curvelet变换 运动补偿 加权影响因子
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1322-1328
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

提出一种时空信息联合的浮选泡沫图像去噪方法。首先，将基于GSM统计建模和贝叶斯最小二乘准则的局部空间去噪方法应用到图像Curvelet域，获得基于单图像信息的Curvelet空间域最佳系数估计；然后，根据运动补偿原理和帧间子块的相关性引入帧间加权因子，通过加权处理帧间子块系数获得待处理图像时空相关的最佳去噪系数估计。结果表明，该方法能在去除噪声的同时更好地保护泡沫的细节，对于严重噪声污染的泡沫图像序列也能获得较好的处理效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
2	唐朝晖	中南大学信息科学与工程学院	89	1053	17.0	29.0
3	朱建勇	中南大学信息科学与工程学院	6	34	4.0	5.0
4	刘金平	中南大学信息科学与工程学院	15	236	9.0	15.0