基于NSCT域各向異性雙變量萎縮圖像去噪
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：serena
標(biāo)簽： NSCT BiShrink
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文檔介紹： 提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法,，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系，同時(shí)滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征,，基于這種統(tǒng)計(jì)模型,，文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式,，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計(jì)將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法,、小波域ProbShrink算法,、小波域NeighShrink算法相比,，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比,；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息,，從而明顯改善了圖像的視覺(jué)效果。
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