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      一種新的結(jié)合非下采樣Contourlet與自適應(yīng)全變差的圖像

      2010-02-09 | rar | 223 | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      該文提出了一種新的結(jié)合非下采樣Contourlet 變換(NSCT)和自適應(yīng)全變差模型的圖像去噪方法。首先通過(guò)NSCT 對(duì)含噪圖像進(jìn)行分解，根據(jù)高斯比例混合(GSM)模型建立圖像模型；然后利用貝葉斯估計(jì)進(jìn)行圖像去噪，重構(gòu)后得到初次去噪圖像；最后，結(jié)合自適應(yīng)全變差模型對(duì)初次去噪圖像進(jìn)行重構(gòu)濾波，得到最終的去噪圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地消除圖像中的Gibbs 偽影及噪聲，在去噪圖像峰值信噪比(PSNR)和邊緣保持性能上都優(yōu)于已有的算法。
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