基于贝叶斯估计的Contourlet域图像降噪方法

摘要：

提出了一种基于贝叶斯估计的Contourlet域图像降噪方法.该方法对输入的带噪图像进行多尺度、多方向的Contourlet稀疏分解,并在Contourlet域利用最小Bayesian风险函数对分解系数进行估计,通过Contourlet反变换得到预降噪图像.实验结果表明,该方法较其他的Contourlet域收缩阈值降噪效果好,进一步提高了PSNR值和降低了MSE值,能获得更好的图像恢复的质量.

关键词：Contourlet变换、稀疏表示、收缩阈值、Bayesian估计

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60472103;上海市优秀学科带头人项目05XP14027;上海市重点学科建设项目T0102

在线出版日期：2007-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：31-33