提出了一种基于小波域局部统计模型图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性:将小波系数尺度内的相关性建模为一种各向异性马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)先验概率模型,将小波...提出了一种基于小波域局部统计模型图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性:将小波系数尺度内的相关性建模为一种各向异性马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)先验概率模型,将小波系数尺度间的相关性建模为局部奇异性的条件概率模型。通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型和条件概率模型可以得到一种具有自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。展开更多
文摘提出了一种基于小波域局部统计模型图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性:将小波系数尺度内的相关性建模为一种各向异性马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)先验概率模型,将小波系数尺度间的相关性建模为局部奇异性的条件概率模型。通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型和条件概率模型可以得到一种具有自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。
