【摘 要】
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从图像噪声的统计特性出发,结合贝叶斯萎缩法(Bayes Shrink)原理,提出了基于小波域的Contourlet变换法的图像去噪方法。根据贝叶斯准则估计阈值Ti,j,并考虑邻域局部相关性,改
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院; 长春工业大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(201363,2013145)
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从图像噪声的统计特性出发,结合贝叶斯萎缩法(Bayes Shrink)原理,提出了基于小波域的Contourlet变换法的图像去噪方法。根据贝叶斯准则估计阈值Ti,j,并考虑邻域局部相关性,改进阈值的自适应选取方法,获得最优阈值Ti,j[σ?]X(LD),实现图像去噪,同时分析文中算法的去噪的峰值信噪比(PSNR)和计算的复杂度。仿真实验证明,与DWT-NABayes Shrink去噪方法、DTCWT-Bayes Shrink和Cb ATD去噪方法相比,视觉效果和PSNR都有明显提高。
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