基于改进贝叶斯阈值的寻优去噪算法

余传本; 刘增力

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基于改进贝叶斯阈值的寻优去噪算法

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图像在获取和传输的过程中,会不可避免地受到噪声的影响.这不仅影响用户对图像的视觉体验,也会给图像的后续处理带来不利影响,因此必须对带噪声的图像进行降噪处理.小波阈值去噪由于思想简单、可操作性强、计算量相对较小而被广泛使用.针对VisuShrink算法对边缘小波系数产生过扼杀造成伪吉布斯效应等视觉失真现象和SureShrink、BayesShrink算法造成边缘模糊导致图像失真等问题,提出一种基于改进遗传算法的自适应贝叶斯阈值优化算法.在小波系数上使用的优先级是在图像处理应用中广泛使用的广义高斯分布(Generalized Gaussian Distribution,GGD),对所有子带通过改进遗传算法自适应算法确定最优阈值参数,阈值算法适用于任何子带.实验结果表明,与VisuShrink、SureShrink等算法相比,该方法在信噪比(Signal-Noise Ratio,SNR)与均方差(Mean Square Error,MSE)方面有较大提升,并且可以较好地保留图像的边缘信息,与优化前的BayesShrink算法相比,阈值优化后降噪性能提升12％左右.

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来源
《电视技术》 |2021年第9期|137-143149|共8页
作者
余传本; 刘增力;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明 650500;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明 650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像处理; 改进遗传算法; 自适应优化; 小波阈值处理;

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