一种改进正态逆高斯分布模型的图像去噪算法

发布时间：2018-01-31 01:28

  本文关键词： 图像处理 非下采样剪切波变换 正态逆高斯分布模型 最优线性插值阈值 图像去噪　出处：《计算机应用研究》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统去噪算法去除含噪声较大的图像时仍有部分噪声残留的问题,基于变换域提出一种改进正态逆高斯分布的图像去噪算法。该算法在非下采样剪切波变换域,利用最优线性插值阈值函数改进正态逆高斯模型作为系数分布模型,对高频子带分解系数进行统计建模,以贝叶斯最大后验概率理论实现图像去噪。实验结果表明,对于添加不同标准差的高斯白噪声图像,该算法在有效保留图像细节和纹理信息的同时在峰值信噪比方面优于同类去噪算法。
[Abstract]:For the traditional denoising algorithm, there are still some problems of noise residue in the removal of noisy images. Based on transform domain, an image denoising algorithm based on normal inverse Gao Si distribution is proposed, which is used in non-down-sampling shear wave transform domain. The optimal linear interpolation threshold function is used to improve the normal inverse Gao Si model as the coefficient distribution model, and the high frequency subband decomposition coefficient is statistically modeled. Bayesian maximum posterior probability theory is used to realize image denoising. The experimental results show that Gao Si white noise images with different standard deviations are added. This algorithm is better than the similar denoising algorithm in the aspect of peak signal-to-noise ratio (PSNR) while preserving image details and texture information effectively.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;西北大学数学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61379010,61502219) 国家科技支撑计划资助项目(2013BAH49F03) 中国博士后科学基金资助项目(2015M582697) 陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2015JM6293)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言图像在获取和传输的过程中易产生噪声,其影响图像后续处理的有效性和可靠性。为了图像在后续处理中不受影响,改善图像的质量,去除其噪声显得很有必要。传统图像去噪算法可分为两类,基于空域的去噪算法和基于变换域的去噪算法。以中值滤波[1]、均值滤波[2]和非局部均值滤

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