【摘 要】
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在研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上,该文将二者结合起来,提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60505010,60703109,60702062);国家863计划项目(2006AA01Z107,2007AA12Z136,2007AA12Z223);国家973计划项目(2006CB705700);教育部长江学者和创新团队支持计划项目(IRT0645)资助课题
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在研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上,该文将二者结合起来,提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时,充分挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性,并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明,与当前一些典型的去噪算法相比,该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。
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