【摘 要】
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为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模
【机 构】
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西北大学信息科学与技术学院,西北大学数学学院
【基金项目】
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西北大学紫藤国际合作计划项目(389040008)资助
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为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正态逆高斯模型对以噪声主导的子带系数分布进行建模;然后使用贝叶斯最大后验概率估计理论从模型导出相应的阈值;最后采用最优线性插值阈值函数算法完成去噪。仿真结果表明,对于添加不同标准差大小高斯白噪声的测试图像,所提算法在峰值信噪比上相比sym4小波去噪、双变量阈值去噪、邻近算子的全变分算法和重叠
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