| 基于小波系数多尺度随机过程模型的去噪方法 |
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| 引用本文： | 谢杰成,张大力,徐文立. 基于小波系数多尺度随机过程模型的去噪方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2003, 43(9): 1222-1225 |
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| 作者姓名： | 谢杰成 张大力 徐文立 |
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| 作者单位： | 清华大学,自动化系,北京,100084;清华大学,自动化系,北京,100084;清华大学,自动化系,北京,100084 |
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| 摘 要： | 用多尺度随机过程对小波图像系数进行建模,并在此基础上提出了基于多尺度随机过程模型的小波图像去噪方法。通过阈值判断和邻域判断相结合的方法区分出对应边缘处的系数。对边缘区小波系数树估计多尺度随机过程的参数,利用多尺度滤波器对小波系数进行估计,对非边缘区的小波系数则采用阈值萎缩方法进行估计。该方法很好地刻画了边缘区小波系数跨尺度的行为,可以很好地保持图像边缘;而且还给出了估计误差的方差,利于理论分析。实验表明:该方法的去噪误差要优于Sureshrink法,而且对图像边缘的保护更利于后续的图像分割和轮廓跟踪。
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| 关 键 词： | 图像信号处理 小波 多尺度随机过程 滤波 |
| 文章编号： | 1000-0054(2003)09-1222-04 |
| 修稿时间： | 2002-10-10 |
Wavelet image denoising based on multiscale stochastic process coefficient model |
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| XIE Jiecheng,ZHANG Dali,XU Wenli. Wavelet image denoising based on multiscale stochastic process coefficient model[J]. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2003, 43(9): 1222-1225 |
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| Authors: | XIE Jiecheng ZHANG Dali XU Wenli |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image signal treatment wavelet multiscale stochastic process filtering |
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