复小波包域复数高斯尺度混合模型图像降噪

闫河; 刘加伶; 曾庆森; 张小川

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复小波包域复数高斯尺度混合模型图像降噪

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提出一种基于四树复小波包变换(QCWPT)复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪新方法。含噪图像经多尺度QCWPT被分解成一个低频复数逼近子图和若干高频复数方向细节子图。在大尺度下,可认为低频逼近子图为信号复系数予以保留;对各尺度复数方向子图按照对数熵代价函数确定最优复小波包基。把能很好刻画小波系数边缘分布形状和局部邻域强相关性的高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,新的CGSM模型具有很好刻画图像幅值和相位信息的能力,并利用该模型对复系数进行贝叶斯最小均方(BLS)估计,从而实现去噪目的。实验结果表明,无论是峰值信噪比(PSNR)指标还是视觉效果,本文方法的去噪性能均好于双树复小波变换(DCWT)、QCWPT和小波域GSM模型去噪,并且在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力。

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来源
《光电子．激光》 |2009年第8期|1105-1109|共5页
作者
闫河; 刘加伶; 曾庆森; 张小川;
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作者单位

重庆理工大学计算机学院;

重庆400054;

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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; 四树复小波包变换(QCWPT); 最优复小波包基; 高斯尺度混合(GSM); 贝叶斯最小平方(BLS)估计;

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