【摘 要】
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融合拉普拉斯分布及广义高斯分布模型对非子采样Contourlet变换(NSCT)系数进行了统计建模分析。研究发现,NSCT作为平移不变Contourlet变换,系数在不同尺度和方向上均存在较大
【机 构】
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重庆师范大学信息科学与工程学院; 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;
【基金项目】
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重庆市自然科学基金(CSTC2009BB3192);重庆师范大学基金(07XLQ09)资助课题
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融合拉普拉斯分布及广义高斯分布模型对非子采样Contourlet变换(NSCT)系数进行了统计建模分析。研究发现,NSCT作为平移不变Contourlet变换,系数在不同尺度和方向上均存在较大冗余,在广义高斯分布性等方面需引入参数加以约束。根据建立的统计模型进行了医学图像去噪实验。结果表明,和Contourlet及NSCT软硬阈值去噪等比较,该建模方法提高了噪声估计精度,增加了峰值信噪比,改善了图像视觉效果。
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