复小波包变换域混合统计模型图像降噪算法

摘要：

该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点,把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图;在保留低频逼近子图复系数不变的同时,利用复系数层间相关性的强弱把高频方向子图分为主要类和次要类.对主要类和次要类复系数分别进一步采用非高斯双变量模型和零均值高斯分布模型进行噪声抑制.实验结果表明,无论是峰值信噪比(PSNR)指标,还是在视觉效粜上,本文方法的去噪性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波域高斯尺度混合模型去噪,在有效抑制噪声的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力.

关键词：图像去噪、四树复小波包变换、层间相关性、非高斯双变量模型:零均值高斯分布模型

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60443004;重庆市科委自然科学基金资助项目CSTC,2008BB2340;重庆市教委科学技术研究项目KJ080621;重庆理工大学科研启动基金项目2009ZD12

在线出版日期：2010-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：335-343