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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TP391.41

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重庆市自然科学基金资助项目(CSTC,2008BB2322,2008BB2164,2007BB5147)


Image denoising using Gaussian scale mixtures in nonsubsampled contourlet domain
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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。

    Abstract:

    A method for image denoising is proposed.By combining nonsubsampled contourlet transform with Gaussian scale mixtures(GSM),the marginal distributions of neighbor coefficients in the nonsubsampled contourlet domain are modeled.The Bayes least square estimation is adopted to evaluate each coefficient to remove additive white Gauss noise.The simulation experimental results show that the proposed method can effectively reduce Gauss noise and preserve image edge.Its performance is superior in both peak signal no...

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    引证文献
引用本文

韩亮,李勇明,温罗生,蒲秀娟,王星.基于非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型的图像降噪[J].光电子激光,2009,(8):

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