邻域小波系数自适应的图像降噪
如何去除自然图像中的高斯白噪声是图像处理中的一个经典问题.基于小波收缩的NeighShrink降噪方法取得了很好的降噪效果,但是NeighShrink在所有小波子带上均使用了次优的universal阈值以及固定的邻域窗口尺寸,导致了较大的偏差,而且使得算法不健壮.为此,运用Stein的无偏风险估计改进了NeighShrink方法.该方法能够为每个小波子带确定最优的阈值和邻域窗口尺寸.实验结果显示.该方法取得了比NeighShrink更低的均方误差,也优于当前尖端的图像降噪算法-FeatShrink,其平均MSE大约低6%.
自适应、图像降噪、邻域、小波
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TP751.1(遥感技术)
2009-02-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
2112-2116