基于小波域统计模型的纸浆纤维图像去噪研究

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在小波多尺度分析基础上,提出一种新的图像小波系数的白适应统计算法,并应用于纸浆纤维图像的去噪研究。将图像小波系数视为服从广义高斯分布(GGD)的随机变量模型,在小波软阈值去噪的基础上引入空间自适应阈值方法;将均值滤波算法应用于小波系数方差的边缘估计中,结合最大后验概率准则(MAP)进行参数估计以恢复噪音小波图像。该算法用于纸浆纤维图像的去噪,效果理想,同其它的图像去噪算法相比,它具有较高的峰值信噪比(PSNR)。
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