基于非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型的图像降噪

摘要：

提出了一种图像去噪方法,将高斯尺度混合(GSM)模型引入非下采样Contourlet变换(NSCT)域,构造了基于NSCT分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方(BLS)估计进行局部去噪.仿真实验结果表明,通过本文提出的方法能够有效去除高斯噪声,较完整地保持图像中的边缘等细节信息,在峰值信噪比(PSNR)提高与视觉效果上优于其它的去噪方法.实验结果验证了方法的正确性.

关键词：非下采样Contourlet变换(NSCT)、高斯尺度混合(GSM)、图像降噪

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金;重庆市自然科学基金;重庆市自然科学基金;重庆市自然科学基金

在线出版日期：2009-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1123-1128