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基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪
基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪
作者:
李绍滋
王智文
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像去噪
多元统计模型
分形小波变换
拼贴编码
RMSE和PSNR
摘要:
为了克服分形小波去噪方法缺乏保护图像的边缘与细节的缺陷,文中提出了一种基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪算法.通过建立一个参数可以灵活改善的多元统计模型来准确地估计各种相关信息,并通过最小化残差来自适应调整模型参数;在适度的噪声方差下根据拼贴距离找出最好的子树域中的近优父子树,通过使用四叉树分割来实现对噪声图像自适应地预测分形小波无噪图像编码,从而达到去除噪声和保护图像的边缘与细节的目的.实验结果表明,该方法在去除噪声的同时,能有效地保持图像的边缘特征和保留图像的精细结构.由于采用了预测小波分形编码,优化了算法结构,算法的处理速度比较快.因此,完全可以达到实时图像处理过程中的去噪预处理对处理速度的要求.
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文献信息
篇名
基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪
来源期刊
计算机学报
学科
工学
关键词
图像去噪
多元统计模型
分形小波变换
拼贴编码
RMSE和PSNR
年,卷(期)
2014,(6)
所属期刊栏目
图形图像与虚拟现实
研究方向
页码范围
1380-1389
页数
10页
分类号
TP393
字数
5410字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1016.2014.01380
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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多元统计模型
分形小波变换
拼贴编码
RMSE和PSNR
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
计算机学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4164
CN:
11-1826/TP
开本:
大16开
出版地:
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
邮发代号:
2-833
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:
http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:
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学科类型:
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