【摘 要】
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针对红外图像易受噪声污染、成像质量差等问题,提出一种非下采样Contourlet域变换系数混合统计建模的降噪方法。将图像变换到非下采样Contourlet域,对噪声系数、信号系数分别
【机 构】
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河南科技大学信息工程学院,中国空空导弹研究院,郑州大学信息工程学院
【基金项目】
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航空科学基金项目(20130142004);河南科技大学博士科研启动基金项目(0p001631);河南科技大学青年基金项目(13000945)
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针对红外图像易受噪声污染、成像质量差等问题,提出一种非下采样Contourlet域变换系数混合统计建模的降噪方法。将图像变换到非下采样Contourlet域,对噪声系数、信号系数分别按照高斯分布和广义拉普拉斯分布建模,利用贝叶斯框架下的最大后验估计理论,推导原始信号系数估计公式,并对包含噪声的图像系数进行处理,实现非下采样Contourlet域红外图像降噪。实验结果表明,该方法能够对红外成像过程中产生的高斯噪声实现有效抑制,较完整地保持图像的边缘等细节信息,在峰值信噪比提高与视觉效果上优于部分经典算法。
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