首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于二元广义正态分布模型的双树复数小波图像去噪
引用本文:吴宇宁,王美清.基于二元广义正态分布模型的双树复数小波图像去噪[J].福州大学学报(自然科学版),2007,35(6):840-843.
作者姓名:吴宇宁  王美清
作者单位:福州大学数学与计算机科学学院,福建,福州,350002
基金项目:福建省自然科学基金资助项目(A0510005)
摘    要:双树复数小波变换具有平移不变性和多方向选择性,适用于图像去噪.对小波系数统计分布进行建模,提出了一种二元广义正态分布的概率模型.在此先验分布的基础上,通过运用最大后验概率估计方法,从含噪系数中去除高斯噪声.实验表明,该方法不仅在直观视觉上去噪效果明显,在信噪比方面也要优于Bayes-Shrink、W iener2、SureShrink等方法.

关 键 词:正态分布模型  小波变换  贝叶斯统计模型  图像去噪
文章编号:1000-2243(2007)06-0840-04
修稿时间:2007年3月7日

Image denoising based on bivariate generalized normal model of DTCWT
WU Yu-ning,WANG Mei-qing.Image denoising based on bivariate generalized normal model of DTCWT[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2007,35(6):840-843.
Authors:WU Yu-ning  WANG Mei-qing
Institution:(College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou,Fujian 350002,China)
Abstract:Complex wavelet transform is suitable for image denoising due to its characteristics of shift invariance and multi-directional selectivity.A model based on statistical distribution for complex wavelet coefficients is proposed which using the bivariate generalized normal probability density function.Under such prior distribution,MAP(Maximum a Posteriori) estimator is used to restore the wavelet coefficients from the noisy observations.Experiments show that the proposed method is better than recently published methods,such as BayesShrink,Wiener2 and SureShrink.
Keywords:normal distribution  wavelet transform  bayes statistics  image denoising
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号