基于Bandelets域逐子块阈值的图像去噪-中国学术期刊网络出版总库

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基于Bandelets域逐子块阈值的图像去噪

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【英文篇名】	Image Denoising Using Subsquarewise Threshold in Bandelets Domain
【下载频次】	★★★★★
【作者】	张文革; 刘芳; 焦李成; 张向荣;
【英文作者】	ZHANG Wen-ge1; 2; LIU Fang1; JIAO Li-cheng2; 3; ZHANG Xiang-rong2; 3(1.School of Computer Science and Technology; Xidian University; Xi'an; Shaanxi 710071; China; 2.Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China; Xidia University; 3.Institute of Intelligent Information Processing; China);
【作者单位】	西安电子科技大学计算机学院; 智能感知与图像理解教育部重点实验室; 西安电子科技大学智能信息处理研究所;
【文献出处】	电子学报 , Acta Electronica Sinica, 编辑部邮箱 2010年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像处理; 图像去噪; 正交bandelets; 逐子块阈值; 广义高斯分布; BayesShrink;
【英文关键词】	image processing; image denoising; orthogonal bandelets; subsquarewise threshold; generalized Gaussian distribution; BayesShrink;
【摘要】	把正交bandelets域经四叉树分割的每一子块系数建模为广义高斯分布,基于Bayesian框架,推导出了自适应逐子块局部阈值的计算公式,找出了其参数分布的最佳范围,提出了图像bandelets域的逐子块阈值去噪算法.由于充分利用了图像的局部统计信息,所提算法对自然图像去噪的视觉效果和评价指标都好于BayesShrink和其它基于阈值的去噪算法.
【英文摘要】	By modeling orthogonal bandelets coefficients in each quad-tree subsquare as Generalized Gaussian Distribution model,a calculation formula for adaptive local subsquarewise threshold is derived under the Bayesian frame,and the best range of the parameter needed to calculate subsquarewise threshold is found out.On these basis,a subsquarewise threshold denoising algorithm for natural images is proposed in bandelets domain.Owing to making full use of local statistic information of the image,the visual effect an...
【基金】	国家自然科学基金(No.60673097,60601029,60972148,60672126,60702062); 国家863高技术研究发展计划(No.2008AA01Z125,2007AA12Z136,2008AA12Z223,2009AA12Z210); 国家教育部博士点基金(No.2005071007,20070701016); 国家部委科技项目(No.XADZ2008159,51307040103)
【更新日期】	2010-04-28
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言图像去噪的目标就是在有效去除噪声的前提下最大限度地保留图像的边缘和细节.由于小波[1]和多尺度几何分析(Multiscale Geometry Analysis,MGA)[2]工具具有多尺度和时频局部化特性,所以对图像去噪非常有效[3].最近,bandelet[4]变换因其具有自适应性和其可选方向数超过其它

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