【摘 要】
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针对小波域比例萎缩降噪方法在去除噪声的同时也弱化了图像细节和边缘的缺陷,提出了具有增强效果的基于最大后验概率准则的小波域自适应降噪算法,并将之应用于红外图像降噪中。该算法在假定图像系数和噪声系数先验为高斯分布的基础上,利用最大后验概率准则计算小波系数的萎缩因子,然后在考虑尺度因素和方向能量因素的基础上对萎缩因子进行修正并将之应用于小波系数萎缩过程中,最后通过逆变换得到降噪和增强的图像。试验结果表明
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,洛阳光电技术发展中心
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针对小波域比例萎缩降噪方法在去除噪声的同时也弱化了图像细节和边缘的缺陷,提出了具有增强效果的基于最大后验概率准则的小波域自适应降噪算法,并将之应用于红外图像降噪中。该算法在假定图像系数和噪声系数先验为高斯分布的基础上,利用最大后验概率准则计算小波系数的萎缩因子,然后在考虑尺度因素和方向能量因素的基础上对萎缩因子进行修正并将之应用于小波系数萎缩过程中,最后通过逆变换得到降噪和增强的图像。试验结果表明,在损失较小峰值信噪比值的情况下,提出的方法在增强图像细节和边缘、加大图像对比度等方面要优于直接比例萎缩
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