基于贝叶斯准则的小波域自适应消噪阈值
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TP391.41

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国家重点基础研究发展计划(973计划) , 江苏省高技术研究发展计划项目


Adaptive wavelet denoising threshold for based on bayesian rule
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    摘要:

    为了从噪声图像中最大程度地恢复出原始清晰的图像,从图像小波分解数据的统计特性出发,将近指数模型作为分解层间小波系数的先验分布,用以描述各尺度小波分解系数的相关性.进而基于贝叶斯准则,提出了一种新型的自适应小波图像去噪阈值.实验结果表明,该类阈值体现了图像小波系数在各尺度间的相关性,其去噪性能要好于现有的阈值算法.

    Abstract:

    After analyzing an exponentially decaying inter-scale model of image wavelet coefficients, a subband-adaptive thresholding algorithm is proposed based on Bayesian rule. The new approach outperforms other methods because it captures the statistical inter-scale property of wavelet coefficients,and it is more adaptive to the data of each subband. Experiments show that higher peak-signal-to-noise ratio and better subjective visual effect can be obtained, which are better than those of other thresholding denoising algorithms.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈莹,纪志成,韩崇昭.基于贝叶斯准则的小波域自适应消噪阈值[J].光电子激光,2008,(1):120~124,134

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  • 收稿日期:2006-11-03
  • 最后修改日期:2007-01-15
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