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基于Contourlet变换和改进NeighShink的图像去噪

         

摘要

In order to eliminate the noise in the image effectively and to protect the image detail better, this paper proposed a new method for image denosing based on Contourlet transform and improved NeighShink. It used the stein unbiased risk estimating in the d%为了有效去除图像噪声且能更好地保护图像细节,提出一种基于Contourlet变换和改进NeighShink的图像去噪方法。首先将图像进行Contourlet变换,利用stein无偏风险估计在各尺度各方向子带上进行启发式阈值估计;然后根据邻域窗能量将低能量系数置0,高能量系数采用近似最大似然估计法估计其方差,再用最小均方误差准则得到真实系数的估计;最后进行邻域系数收缩。实验表明,该方法能有效地去除图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比,并且图像的边缘细节得到很好的保护。

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