【摘 要】
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乘性噪声模型经常被用来描述图像中的斑点噪声。这样的模型确定了含噪声图像亮度相对于原图像的条件概率密度函数。图像重构的最小均方误差算法正是基于这样的乘性噪声模型。但是，图像的最小均方误差算法没有提供图像视数的估计方法。本论文提出了计算图像视数的方法，该方法是基于图像的局部统计量。因此，改进后的最小均方误差方法能够适应各种图像。而且，如果使用改进的最小均方误差算法迭代处理图像，则该滤波方法能够自适应图
【机 构】
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北京理工大学 生命学院,北京 100081
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乘性噪声模型经常被用来描述图像中的斑点噪声。这样的模型确定了含噪声图像亮度相对于原图像的条件概率密度函数。图像重构的最小均方误差算法正是基于这样的乘性噪声模型。但是，图像的最小均方误差算法没有提供图像视数的估计方法。本论文提出了计算图像视数的方法，该方法是基于图像的局部统计量。因此，改进后的最小均方误差方法能够适应各种图像。而且，如果使用改进的最小均方误差算法迭代处理图像，则该滤波方法能够自适应图像的统计信息的变化。
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