基于非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型的图像降噪

韩亮; 李勇明; 温罗生; 蒲秀娟; 王星

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基于非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型的图像降噪

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提出了一种图像去噪方法,将高斯尺度混合(GSM)模型引入非下采样Contourlet变换(NSCT)域,构造了基于NSCT分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方(BLS)估计进行局部去噪。仿真实验结果表明,通过本文提出的方法能够有效去除高斯噪声,较完整地保持图像中的边缘等细节信息,在峰值信噪比(PSNR)提高与视觉效果上优于其它的去噪方法。实验结果验证了方法的正确性。

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来源
《光电子．激光》 |2009年第8期|1123-1128|共6页
作者
韩亮; 李勇明; 温罗生; 蒲秀娟; 王星;
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作者单位

重庆大学通信工程学院;

重庆市400030;

重庆大学数理学院;

重庆市400030;

重大学生物医学与电子工程研究所;

重庆400030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
非下采样Contourlet变换(NSCT); 高斯尺度混合(GSM); 图像降噪;

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