基于贝叶斯双变量模型和Contourlet变换相结合的红外图像去噪
A Denoising Algorithm Based on the Combination of Bayesian Bivariate Model and Contourlet Transform
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摘要: 提出了一种基于贝叶斯双变量模型(Bayesian Bivariate Model)和Contourlet变换相结合的红外图像去噪算法.首先对含有加性高斯白噪声污染的红外图像进行Contourlet变换,得到各尺度各方向上的Contourlet系数;然后用贝叶斯双变量模型去挖掘图像Contourlet系数的尺度间相关性;最后对处理后的系数进行Contourlet反变换重构,得到去噪后的图像.实验结果表明,该方法有效地捕获了红外图像的轮廓信息,提高了图像的峰值信噪比,改善了图像的视觉效果.
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