【摘 要】
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提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换（NSCT）和斯坦无偏风险估计（SURE）的自适应图像去噪方法。通过NSCT对含噪图像进行分解,根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进
【机 构】
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西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所,中国矿业大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家863计划(2006AA01Z127);国家自然科学基金(60572152,60802077)资助课题
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提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换（NSCT）和斯坦无偏风险估计（SURE）的自适应图像去噪方法。通过NSCT对含噪图像进行分解,根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进行均方误差EMS估计,并依据得到的EMS构造线性自适应阈值方程,对含噪图像的每一个分解子带进行阈值去噪。对自适应阈值去噪后的图像分解子带进行重构,得到去噪图像。实验结果表明,该方法可以有效地消除标准图像和自然图像中的噪声,在去噪图像峰值信噪比（PSNR）和边缘保持性能上都优于已有算法。
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