基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法 |
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引用本文: | 郑成旭,范学超,刘金龙.基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法[J].科技咨询导报,2015(2). |
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作者姓名: | 郑成旭 范学超 刘金龙 |
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作者单位: | 长春理工大学 吉林吉林 130022 |
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摘 要: | 为了有效的去除图像中的噪声,保护图像细节,在研究了非采样下Contourlet(NSCT)变换和贝叶斯阈值的基础上,综合考虑NSCT变换后系数尺度间和尺度内的相关性,提出了一种新算法。该算法结合NSCT系数的相关性和贝叶斯风险最小准则估计区域自适应贝叶斯阈值,再利用硬阈值函数去噪,最后通过最小均方误差准则进行比例萎缩,得到真实系数估计。对于被高斯白噪声污染的图像,实验将该算法与经典算法相比较,结果表明在绝大多数情况下,该算法在峰值信噪比和视觉效果上都优于经典算法。
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关 键 词: | 非下采样Contourlet变换 贝叶斯阈值 区域自适应 比例萎缩 |
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