【摘 要】
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提出一种利用图像在曲波域上局部统计特性的自适应去噪方法。首先在最小线性均方差(LMMSE)准则下,推导出曲波系数在局部区域的恢复公式;为进一步精确估计理想曲波系数的局部方差,提出利用尺度空间和子带内的相关性,即利用粗尺度下小波系数的局部方差预测精细尺度下相应位置的曲波系数为噪声的概率,以及常规估计下的曲波系数的局部方差是否小于门限值判断其是否为噪声;然后以这些局域窗内非噪声成分系数估计理想曲波系数
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提出一种利用图像在曲波域上局部统计特性的自适应去噪方法。首先在最小线性均方差(LMMSE)准则下,推导出曲波系数在局部区域的恢复公式;为进一步精确估计理想曲波系数的局部方差,提出利用尺度空间和子带内的相关性,即利用粗尺度下小波系数的局部方差预测精细尺度下相应位置的曲波系数为噪声的概率,以及常规估计下的曲波系数的局部方差是否小于门限值判断其是否为噪声;然后以这些局域窗内非噪声成分系数估计理想曲波系数的方差。实验表明,本算法与传统算法相比,图像质量有进一步地改善,尤其是对细节丰富的图像表现更为突出。
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