一种基于二维 GARCH 模型的图像去噪方法

摘要：

提出了一种基于小波系数统计模型的图像去噪方法。该方法利用二维广义自回归条件异方差（2DG-ARCH ）模型对小波系数进行建模，这种小波系数模型能够更好地利用小波系数“尖峰厚尾”的分布特性和系数间的相关性等重要特性。利用基于果蝇优化算法的极大似然估计（ ML Estimation based on FOA ）代替传统的线性规划方法求解模型参数，提高了建模的准确性。在此基础上再采用最小均方误差估计（ MMSE Estimation ）对未受噪声污染的原始图像的小波系数进行估计。实验结果表明，与当前主流的去噪方法相比，该算法能更有效地去除图像中的噪声，获得更高的峰值信噪比（ PSNR）和较好的视觉效果。

关键词：小波变换、统计建模、二维GARCH模型、果蝇优化算法、图像去噪

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家“863”计划资助项目2012AA112312．

在线出版日期：2015-03-25（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：62-67