10.3969/j.issn.1673-4785.201403066
一种基于二维 GARCH 模型的图像去噪方法
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。
小波变换、统计建模、二维GARCH模型、果蝇优化算法、图像去噪
TP751.1(遥感技术)
国家“863”计划资助项目2012AA112312.
2015-03-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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