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简要介绍了广义高斯分布的基本概念和小波系数的分布特性,分析了BayesShrink法的原理并指出其存在的不足。以冗余小波变换为基础,利用子带内小波系数之间的相关性,提出了一种局部自适应的图像去噪策略。以当前小波系数为中心,选取尺寸合适的邻域窗口,以该窗口为单位估计相应的理想标准差和局部阈值,再通过软化处理达到系数收缩的目的。实验表明,该算法能有效滤除图像噪声,较好地保留了图像纹理和细节等重要信息,取得了较高的峰值信噪比和较好的视觉效果。