【摘 要】
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提出一类新的非参数贝叶斯估计器,估计器利用正态反高斯(NIG)分布作为先验模型.与广义高斯分布(GGD)、alpha稳定分布和贝塞尔K分布(BKF)相比,正态反高斯分布能更加精确地对图
【机 构】
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华中科技大学电子与信息工程系,江西科技师范学院江西省光电子与通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60462003,60772091)资助
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提出一类新的非参数贝叶斯估计器,估计器利用正态反高斯(NIG)分布作为先验模型.与广义高斯分布(GGD)、alpha稳定分布和贝塞尔K分布(BKF)相比,正态反高斯分布能更加精确地对图像小波系数分布进行拟合.在二次型贝叶斯规则下,推导出基于正态反高斯分布的后验条件均值估计.最后,对图像进行去噪实验.实验结果表明,与最新提出的算法相比,该方法获得更高的峰值信噪比增益和好的视觉效果.
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