本文關鍵詞： 圖像處理 非下采樣剪切波變換 正態(tài)逆高斯分布模型 最優(yōu)線性插值閾值 圖像去噪　出處：《計算機應用研究》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)去噪算法去除含噪聲較大的圖像時仍有部分噪聲殘留的問題,基于變換域提出一種改進正態(tài)逆高斯分布的圖像去噪算法。該算法在非下采樣剪切波變換域,利用最優(yōu)線性插值閾值函數(shù)改進正態(tài)逆高斯模型作為系數(shù)分布模型,對高頻子帶分解系數(shù)進行統(tǒng)計建模,以貝葉斯最大后驗概率理論實現(xiàn)圖像去噪。實驗結果表明,對于添加不同標準差的高斯白噪聲圖像,該算法在有效保留圖像細節(jié)和紋理信息的同時在峰值信噪比方面優(yōu)于同類去噪算法。
[Abstract]:For the traditional denoising algorithm, there are still some problems of noise residue in the removal of noisy images. Based on transform domain, an image denoising algorithm based on normal inverse Gao Si distribution is proposed, which is used in non-down-sampling shear wave transform domain. The optimal linear interpolation threshold function is used to improve the normal inverse Gao Si model as the coefficient distribution model, and the high frequency subband decomposition coefficient is statistically modeled. Bayesian maximum posterior probability theory is used to realize image denoising. The experimental results show that Gao Si white noise images with different standard deviations are added. This algorithm is better than the similar denoising algorithm in the aspect of peak signal-to-noise ratio (PSNR) while preserving image details and texture information effectively.
【作者單位】： 西北大學信息科學與技術學院;西北大學數(shù)學學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61379010,61502219) 國家科技支撐計劃資助項目(2013BAH49F03) 中國博士后科學基金資助項目(2015M582697) 陜西省自然科學基礎研究計劃資助項目(2015JM6293)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言圖像在獲取和傳輸?shù)倪^程中易產生噪聲,其影響圖像后續(xù)處理的有效性和可靠性。為了圖像在后續(xù)處理中不受影響,改善圖像的質量,去除其噪聲顯得很有必要。傳統(tǒng)圖像去噪算法可分為兩類,基于空域的去噪算法和基于變換域的去噪算法。以中值濾波[1]、均值濾波[2]和非局部均值濾

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本文編號：1477795