Shearlet域非局部均值图像去噪

张小华; 张强

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该文提出了一种基于主分量分析的shearlet域非局部均值图像去噪算法。该算法将主分量分析方法引入到shearlet域的非局部均值算法中,具体的在利用非局部均值算法处理shearlet分解得到的图像分量时通过主分量分析的方法降低图像分量的相似窗的维数,提高估计的准确度,然后利用广义高斯模型非局部均值的思想完成图像分量的去噪处理,最终完成图像分量去噪结果的重构。对图像的实验验证表明,噪声比较大的情况下该算法能够有效地降低图像的噪声及划痕效应,较完整的保持图像的细节信息。

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来源
《新型工业化》 |2011年第3期|63-71|共9页
作者
张小华; 张强;
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作者单位

西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像去噪; 主成分分析; 离散shearlet变换; 非局部均值;

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