基于非局部贝叶斯的泊松图像去噪算法

张芳; 郭春生

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基于非局部贝叶斯的泊松图像去噪算法

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针对图像泊松噪声去除问题,提出了一种基于非局部贝叶斯的图像去噪算法,主要根据噪声模型建立相似块组的统计模型.在Bayesian-MAP框架下,利用图像的自相似性,建立基于图像块的泊松图像去噪模型,然后利用分裂Bregman法对模型进行迭代求解.实验结果验证了模型的有效性,与其他泊松去噪算法相比,模型的恢复性能在客观评价指标上具有明显的改善.

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来源
《杭州电子科技大学学报：自然科学版》 |2017年第1期|41-45|共5页
作者
张芳; 郭春生;
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作者单位

杭州电子科技大学通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
关键词
泊松噪声; 非局部贝叶斯; 块模型; 分裂Bregman;

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