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结合Shearlet与Bayesian MAP估计的图像去噪  
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【英文篇名】 Image Denoising Through Combination of Shearlet Transform and Bayesian MAP Estimation
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【作者】 王飞; 史彩成; 朱士祥;
【英文作者】 WANG Fei; SHI Cai-cheng; ZHU Shi-xiang; No. 93575 Unit of PLA; School of Life Science and Technology; Beijing Institute of Technology;
【作者单位】 中国人民解放军93575部队; 北京理工大学生命学院;
【文献出处】 电光与控制 , Electronics Optics & Control, 编辑部邮箱 2015年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像去噪; 图像重构; Shearlet变换; Bayesian MAP;
【英文关键词】 image denoising; image reconstruction; Shearlet transform; Bayesian MAP;
【摘要】 针对小波变换及Contourlet变换在图像去噪应用中的不足,提出一种结合Shearlet与Bayesian MAP估计的图像去噪算法。首先对含噪图像进行Shearlet分解,之后根据Bayesian MAP准则对分解后的各子带信号进行估计,最后通过重构得到去噪图像。实验表明,相对于其他去噪算法,该方法很好地保留了图像的细节,取得了更好的视觉效果。
【英文摘要】 Considering the shortcomings of Wavelet and Contourlet when applied to image denoising,we proposed a new method based on Shearlet transform and Bayesian MAP estimation. Firstly,the source images were decomposed into several subbands using Shearlet. Then,Bayesian MAP estimation was adopted to estimate these multi-direction subbands. Finally,the denoised image was obtained by performing the inverse Shearlet transform on the coefficients. The experimental results show that: Compared with other denoising method...
【更新日期】 2015-05-04
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言图像是目前人类获取信息的主要渠道之一,然而在图像的采集、传输、存储过程中,不可避免地会受到噪声的干扰。为提高图像质量,尽可能获取更多有用信息,必须对受噪声污染图像进行去噪处理,图像去噪也成为图像处理领域的一个重要课题。近年来,小波理论迅速发展并广泛应用于图

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