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广义高斯分布及其在图像去噪中的应用
引用本文:侯建华,熊承义,田晓梅.广义高斯分布及其在图像去噪中的应用[J].中南民族大学学报(自然科学版),2005,24(3):44-47.
作者姓名:侯建华  熊承义  田晓梅
作者单位:中南民族大学,电子信息工程学院,武汉,430074
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划),中南民族大学校科研和教改项目
摘    要:指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述.研究了用广义高斯分布(GGD)对图像子带小波系数进行建模以及GGD模型的参数估计问题,在此基础上设计了一种基于贝叶斯估计的子带自适应阈值去噪算法,通过仿真实验对该算法和经典的小波阈值去噪方法进行了去噪性能的比较和讨论.

关 键 词:图像小波系数  广义高斯分布  BayesShrink算法  图像去噪
文章编号:1672-4321(2005)03-0044-04
收稿时间:2005-07-15
修稿时间:2005年7月15日

Generalized Gaussian Distribution and Its Application in Image Denoising
Hou Jianhua,Xiong Chengyi,Tian Xiaomei.Generalized Gaussian Distribution and Its Application in Image Denoising[J].Journal of South-Central Univ for,2005,24(3):44-47.
Authors:Hou Jianhua  Xiong Chengyi  Tian Xiaomei
Abstract:The statistics of image wavelet coefficients is non-Gaussian and can be described by generalized Gaussian distribution (GGD). The paper investigates the issues of GGD statistical model for wavelet coefficients in a subband and the corresponding parameters estimation. A Bayesian estimate based subband adaptive thresholding denoising algorithm is designed, and the performance of noise reduction of this algorithm, compared with other classical wavelet thresholding denoising methods, is discussed according to simulation results.
Keywords:image wavelet coefficients  generalized Gaussian distribution  BayesShrink algorithm  image denoising
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