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针对传统阈值图像去噪方法存在的不足,提出了基于贝叶斯估计和Curvelet变换的软硬折衷阈值图像去噪方法,自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化处理.实验结果表明,该方法对图像中的边缘曲线特征有更好的复原.去噪后图像的峰值信噪比值(PSNR)更高,视觉效果更好.
基于贝叶斯估计自适应软硬折衷阈值Curvelet图像去噪技术
【摘 要】
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针对传统阈值图像去噪方法存在的不足,提出了基于贝叶斯估计和Curvelet变换的软硬折衷阈值图像去噪方法,自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化处理.实验结果表明,该方法对图像中的边缘曲线特征有更好的复原.去噪后图像的峰值信噪比值(PSNR)更高,视觉效果更好.
【机 构】
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西安工业大学计算机学院
【出 处】
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西安工程大学学报
【发表日期】
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2011年06期
【基金项目】
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基金项目：陕西省教育厅专呒件研基金项目（2010JK595）,西安工业大学校长科研基金项目（XGYXJJ1006）
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