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图像中广义高斯噪声形状参数的近似估计
被引量:
2
1
作者
陈文
方向忠
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第22期204-206,共3页
针对图像中广义高斯噪声的形状参数p通常为未知的问题,提出一种用于计算p的近似矩估计算法。从原图像中提取噪声样本,采用分段函数对p的比率函数进行数值拟合,从而得到p的近似表达式。实验结果表明,当噪声样本值准确时,p的估计值能精确...
针对图像中广义高斯噪声的形状参数p通常为未知的问题,提出一种用于计算p的近似矩估计算法。从原图像中提取噪声样本,采用分段函数对p的比率函数进行数值拟合,从而得到p的近似表达式。实验结果表明,当噪声样本值准确时,p的估计值能精确到小数点后2位,尤其适用于均匀噪声的情况,估计误差比传统算法小0.3;当噪声样本值不准确时,估计精度与门限K的选择有关。
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关键词
广义高斯噪声
形状参数
矩估计
数值拟合
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职称材料
题名
图像中广义高斯噪声形状参数的近似估计
被引量:
2
1
作者
陈文
方向忠
机构
上海交通大学图像通信与信息处理研究所上海市数字媒体处理与传输重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第22期204-206,共3页
文摘
针对图像中广义高斯噪声的形状参数p通常为未知的问题,提出一种用于计算p的近似矩估计算法。从原图像中提取噪声样本,采用分段函数对p的比率函数进行数值拟合,从而得到p的近似表达式。实验结果表明,当噪声样本值准确时,p的估计值能精确到小数点后2位,尤其适用于均匀噪声的情况,估计误差比传统算法小0.3;当噪声样本值不准确时,估计精度与门限K的选择有关。
关键词
广义高斯噪声
形状参数
矩估计
数值拟合
Keywords
generalized Gaussian noise
shape parameter
moments estimation
numerical fitting
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
图像中广义高斯噪声形状参数的近似估计
陈文
方向忠
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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