本文關(guān)鍵詞： 圖像處理 非下采樣剪切波變換 正態(tài)逆高斯分布模型 最優(yōu)線(xiàn)性插值閾值 圖像去噪　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)去噪算法去除含噪聲較大的圖像時(shí)仍有部分噪聲殘留的問(wèn)題,基于變換域提出一種改進(jìn)正態(tài)逆高斯分布的圖像去噪算法。該算法在非下采樣剪切波變換域,利用最優(yōu)線(xiàn)性插值閾值函數(shù)改進(jìn)正態(tài)逆高斯模型作為系數(shù)分布模型,對(duì)高頻子帶分解系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模,以貝葉斯最大后驗(yàn)概率理論實(shí)現(xiàn)圖像去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于添加不同標(biāo)準(zhǔn)差的高斯白噪聲圖像,該算法在有效保留圖像細(xì)節(jié)和紋理信息的同時(shí)在峰值信噪比方面優(yōu)于同類(lèi)去噪算法。
[Abstract]:For the traditional denoising algorithm, there are still some problems of noise residue in the removal of noisy images. Based on transform domain, an image denoising algorithm based on normal inverse Gao Si distribution is proposed, which is used in non-down-sampling shear wave transform domain. The optimal linear interpolation threshold function is used to improve the normal inverse Gao Si model as the coefficient distribution model, and the high frequency subband decomposition coefficient is statistically modeled. Bayesian maximum posterior probability theory is used to realize image denoising. The experimental results show that Gao Si white noise images with different standard deviations are added. This algorithm is better than the similar denoising algorithm in the aspect of peak signal-to-noise ratio (PSNR) while preserving image details and texture information effectively.
【作者單位】： 西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西北大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61379010,61502219) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013BAH49F03) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M582697) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015JM6293)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言圖像在獲取和傳輸?shù)倪^(guò)程中易產(chǎn)生噪聲,其影響圖像后續(xù)處理的有效性和可靠性。為了圖像在后續(xù)處理中不受影響,改善圖像的質(zhì)量,去除其噪聲顯得很有必要。傳統(tǒng)圖像去噪算法可分為兩類(lèi),基于空域的去噪算法和基于變換域的去噪算法。以中值濾波[1]、均值濾波[2]和非局部均值濾

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本文編號(hào)：1477795