基于Contourlet变换域统计模型的路面图像去噪算法
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TP391.41

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国家自然科学基金资助项目(60802039,10604045); 山东省自然科学基金资助项目(Z2008A02); 山东省教育厅科研资助项目(J08LI03); 鲁东大学科研基金资助项目(LY20082801,L20062301); 鲁东大学创新团队建设资助项目


The denoising algorithm for pavement images based on the statistical model in contourlet transform domain
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    摘要:

    提出了一种基于Contourlet变换域统计模型的图像去噪算法,用于复杂背景下的路面病害图像,可以获得较为清晰的裂纹病害信息。利用χ2统计假设检验方法得出Contourlet变换系数近似服从拉普拉斯分布,进而应用最大后验贝叶斯估计推导出对含噪图像Contourlet系数的萎缩公式。实验结果表明,该算法能较好地实现噪声抑制和信号保留间的平衡,与小波去噪算法比较,其去噪后图像的信噪比提高4 dB。

    Abstract:

    A novel image denoising algorithm based on the satistical model in Contourlet transform domain is proposed,which can obtain comparatively clear pavement crack information under the complicated background.The conclusion that the Contourlet coefficients obey the Laplacian distribution is derived on the statistical theory of χ2 hypothesis testing.Moreover,the shrink formula for the Contourlet coefficients of noisy images is deduced based on Bayesian maximum posterior estimation.The experiment resul...

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    引证文献
引用本文

王刚.基于Contourlet变换域统计模型的路面图像去噪算法[J].光电子激光,2009,(10):1394~1398

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