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摘要:
提出了一种基于双边滤波和正态逆高斯模型的平移不变Shearlet变换域图像去噪算法.对图像进行平移不变Shearlet变换分解,低频子带采用快速双边滤波算法处理,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,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对应的阈值函数表达式,从而达到去除图像噪声的目的.在对不同类型的图像进行仿真实验,其结果表明了本文方法不仅具有良好的视觉效果,而且具有较高的峰值信噪比和平均结构相似性.
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文献信息
篇名 一种新的平移不变Shearlet变换域图像去噪算法
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 图像去噪 平移不变Shearlet变换 双边滤波 正态逆高斯模型 贝叶斯估计
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 图像处理与仿真
研究方向 页码范围 33-40
页数 8页 分类号 TP391
字数 3346字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘卫 中国科学院合肥智能机械研究所 109 1093 18.0 29.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像去噪
平移不变Shearlet变换
双边滤波
正态逆高斯模型
贝叶斯估计
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
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