二元树复小波域的局部高斯混合模型图像降噪

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: 二元树复小波域的局部高斯混合模型图像降噪
المؤلفون: PengSilong, 肖志云, 彭思龙, 韩华, XiaoZhiyun, HanHua
سنة النشر: 2005
المجموعة: Institute of Automation: CASIA OpenIR (Chinese Academy of Sciences) / 中国科学院自动化研究所机构知识库
مصطلحات موضوعية: 图像降噪, 二元树复小波变换, 局部高斯混合模型, 最大后验概率估计, 最大期望算法
الوصف: 在复小波域上对观测图像进行一种基于高斯混合模型的后验概率分类,并在每类小波系数的局部邻域估计出局部高斯混合模型的参数,这种参数估计是局部自适应的;然后用该局部高斯混合模型对各个子带系数进行贝叶斯框架下的最大后验概率(MAP)估计,以达到降低噪声的目的.由于这种小波变换具有近似的平移不变性和良好的方向选择性,因此在降噪的同时可以很好地消除主要边缘处的“震铃”效应.实验结果表明;文中算法无论从峰值信噪比还是从主观视觉效果上都要优于一些传统的降噪算法.
نوع الوثيقة: report
اللغة: Chinese
Relation: 计算机辅助设计与图形学学报; http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/43583
الاتاحة: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/43583
رقم الانضمام: edsbas.147F74E0
قاعدة البيانات: BASE