非下采样Contourlet变换域混合统计模型图像去噪

来源 :光子学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：lqlq2323

【摘要】

：

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像去噪算法.首先根据尺度间与尺度内的NSCT系数之间的相关性,用非高斯分布模型对NSCT系数与其邻域系数及父系数进行建模,给出分类准则,把系数分为重要系数和非重要系数,再采用广义高斯分布来模拟重要系数的概率分布,根据贝叶斯理论得到自适应阈值,并求出最佳参量范围.为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出一种自适应的新阈值函数,利用新阈值函数估计

【作者】

：

殷明刘卫

【机构】

：

合肥工业大学数学学院

【出处】

：

光子学报

【发表日期】

：

2012年06期

【关键词】

：

非下采样CONTOURLET变换非高斯分布广义高斯分布峰值信噪比结构相似性 Nonsubsampled Contourlet transform(NSC

【基金项目】

：

安徽省教育厅重点科研项目，安徽省自然科学基金

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