基于双随机多变量高斯模型的Contourlet域贝叶斯图像估计
提出了一种用双随机多变量高斯模型来刻画图像Contourlet变换系数统计行为的新方法.这种双随机高斯模型不仅考虑相邻系数间相关性,并且用一个Bernoulli随机变量来刻画系数的空间非平稳特性.利用这种双随机多变量高斯模型,导出了一种新颖的图像贝叶斯最小均方误差估计子.实验结果表明,估计子不仅能得到较满意的"线形结构",而且能获得比现有方法更高的信噪比.
Contourlet变换、图像去噪、贝叶斯估计、双随机过程
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TP751(遥感技术)
中国包装总公司科研计划学科建设项目2008-XK09
2010-05-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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