資料介紹
提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法,這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系,同時(shí)滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征,基于這種統(tǒng)計(jì)模型,文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式,然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計(jì)將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能夠有效地去除圖像的高斯噪聲,提高了圖像的峰值信噪比;并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息,從而明顯改善了圖像的視覺效果。
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