重庆师范大学科研基金(07XLQ09)
- 作品数:2 被引量:6H指数:2
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- 发文基金:重庆市自然科学基金重庆师范大学科研基金更多>>
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- 非子采样Contourlet变换系数统计建模及图像去噪应用被引量:3
- 2010年
- 融合拉普拉斯分布及广义高斯分布模型对非子采样Contourlet变换(NSCT)系数进行了统计建模分析。研究发现,NSCT作为平移不变Contourlet变换,系数在不同尺度和方向上均存在较大冗余,在广义高斯分布性等方面需引入参数加以约束。根据建立的统计模型进行了医学图像去噪实验。结果表明,和Contourlet及NSCT软硬阈值去噪等比较,该建模方法提高了噪声估计精度,增加了峰值信噪比,改善了图像视觉效果。
- 牛彦敏王旭初
- 关键词:图像处理CONTOURLET变换高斯混合模型图像去噪
- 非下采样Contourlet域中基于改进隐马尔可夫树的低剂量CT图像去噪被引量:3
- 2009年
- 提出一种基于小波域内统计建模的低剂量计算机X线断层(CT)图像去噪新方法。利用非下采样Contourlet变换(NSCT)获得具有平移不变性的多尺度、多方向频率子带;结合噪声特点,通过统计参数预置改进隐马尔可夫树(HMT)模型,加速构建层间、方向间不同子带系数的概率转移矩阵,采用期望最大(EM)算法训练获得边缘概率密度;设计Bayes最大后验概率(MAP)估计器对图像噪声进行建模与滤除。实验表明:相比小波HMT去噪、Contourlet软阈值去噪等同类方法,该方法提高了噪声估计精度,使图像峰值信噪比(PSNR)明显增加,细节信息更清晰。
- 牛彦敏马燕王旭初
- 关键词:CONTOURLET变换图像去噪模型