【摘 要】
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提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。所提出的降噪方法综合了两者的优点,考虑到噪声小波系数间的相关性,小波系数统计特性通过局部高斯尺度混合统计模型来刻画。实验结果表明,此法可有效去除噪声,并且能够克服传统的小波去噪效果与选用的小波基函数相关的局限性,和其他方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上比较,此方法降噪效果明显较好。
【机 构】
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攀枝花学院机电工程学院,攀枝花学院交通与汽车工程学院
【基金项目】
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四川省教育厅自然科学重点项目（No.11ZA253）资助
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提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。所提出的降噪方法综合了两者的优点,考虑到噪声小波系数间的相关性,小波系数统计特性通过局部高斯尺度混合统计模型来刻画。实验结果表明,此法可有效去除噪声,并且能够克服传统的小波去噪效果与选用的小波基函数相关的局限性,和其他方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上比较,此方法降噪效果明显较好。
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