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Gilboa提出一种针对高斯噪声的基于信噪比(SNR)最优的迭代停止时间估计方法。该方法用一个噪声补丁来估计图像噪声与冗余(噪声图像与去噪图像的差)的协方差对冗余方差的导数,补丁是随机生成的纯高斯噪声图像,其均值为零并且方差等于噪声图像的噪声方差。在实际应用中图像噪声方差未知,补丁的噪声是随机的,不同噪声所得到的最后停止时间可能不同。针对这些问题,对该方法进行了改进。首先将图像进行小波变换;再利用小波系数的层间相关性去掉第1层斜向高频系数(HH1)中的边缘纹理信息,获得"纯"的子噪声;然后把子噪声作