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基于非下采样剪切波变换域三变量模型图像去噪算法

石满红, 刘卫

石满红, 刘卫. 基于非下采样剪切波变换域三变量模型图像去噪算法[J]. 红外技术, 2017, 39(11): 1045-1053.
引用本文: 石满红, 刘卫. 基于非下采样剪切波变换域三变量模型图像去噪算法[J]. 红外技术, 2017, 39(11): 1045-1053.
shu
SHI Manhong, LIU Wei. Image Denoising Using a Trivariate Model in the Nonsubsampled Shearlet Transform Domain[J]. Infrared Technology , 2017, 39(11): 1045-1053.
Citation: SHI Manhong, LIU Wei. Image Denoising Using a Trivariate Model in the Nonsubsampled Shearlet Transform Domain[J]. Infrared Technology , 2017, 39(11): 1045-1053.
shu

基于非下采样剪切波变换域三变量模型图像去噪算法

  • 安徽科技学院信息与网络工程学院 安徽 凤阳 233100

  • 中国科学院合肥智能机械研究所 安徽 合肥 230031

  • 安徽科技学院

  • 中国科学院合肥物质科学研究院

基金项目: 安徽科技学院校级项目(ZRC2016499)%安徽省自然基金资助项目(1508085MC55)%安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2016A174)
详细信息

  • 中图分类号: TN911.73

Image Denoising Using a Trivariate Model in the Nonsubsampled Shearlet Transform Domain

摘要

    摘要
  • 摘要: 结合非下采样剪切波变换域三变量阈值滤波和多分辨引导滤波,本文提出一种去除高斯白噪声的图像去噪的有效方法.在非下采样剪切波变换域中,以三变量非高斯模型对方向带通子带系数间相关性进行建模,采用最大后验估计理论推导出三变量收缩阈值函数.此外,对低频子带系数采用多分辨引导滤波进行平滑处理,以达到更好的噪声抑制效果.实验结果显示,本文所提去噪方法可以有效抑制噪声同时保留更多的图像细节信息,与其他滤波算法相比,该去噪算法可得到更高的客观数据及更好的视觉效果.
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