基于非局部贝叶斯的泊松图像去噪算法

• 作者: 张芳 郭春生
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 泊松噪声 非局部贝叶斯 块模型 分裂Bregman
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2017.01.010

摘要

针对图像泊松噪声去除问题,提出了一种基于非局部贝叶斯的图像去噪算法,主要根据噪声模型建立相似块组的统计模型.在Bayesian-MAP框架下,利用图像的自相似性,建立基于图像块的泊松图像去噪模型,然后利用分裂Bregman法对模型进行迭代求解.实验结果验证了模型的有效性,与其他泊松去噪算法相比,模型的恢复性能在客观评价指标上具有明显的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭春生	杭州电子科技大学通信工程学院	48	240	8.0	14.0
2	张芳	杭州电子科技大学通信工程学院	1	1	1.0	1.0