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结合复方向滤波器组高斯尺度混合模型及非局部均值滤波的图像去噪
引用本文:刘巧红,李斌,林敏.结合复方向滤波器组高斯尺度混合模型及非局部均值滤波的图像去噪[J].光学精密工程,2014,22(10).
作者姓名:刘巧红  李斌  林敏
作者单位:上海大学机电工程与自动化学院,上海,200073
基金项目:上海市教育委员会科研创新资金资助项目
摘    要:提出了一种结合金字塔对偶树方向滤波器组(PDTDFB)变换域高斯尺度混合模型及非局部均值滤波的图像去噪方法。首先,建立了含噪图像的PDTDFB系数的局部高斯尺度混合模型,应用贝叶斯最小二乘法估计出去噪图像的PDTDFB系数;然后,通过PDTDFB逆变换重构得到初步去噪的图像;最后,采用非局部均值滤波平滑人工效应,从而获取最终的去噪图像。该方法充分利用了PDTDFB变换具有近似平移不变性、多尺度多方向选择性和对图像纹理边缘等细节信息的高效表示能力,以及高斯尺度混合模型对PDTDFB系数的邻域相关性的概括能力。实验结果表明:与目前几个典型的去噪方法相比较,该方法使信噪比提高了0.3~3dB,视觉效果也有明显的改善。另外,该方法不仅能有效地去除含噪图像中的噪声,同时也有效地保留了原始图像中的边缘和纹理等细节信息。

关 键 词:图像去噪  金字塔对偶树方向滤波器组  非局部均值  高斯尺度混合模型

Image denoising with dual-directional filter bank GSM model and non-local mean filter
LIU Qiao-hong,LI Bin,LIN Min.Image denoising with dual-directional filter bank GSM model and non-local mean filter[J].Optics and Precision Engineering,2014,22(10).
Authors:LIU Qiao-hong  LI Bin  LIN Min
Abstract:
Keywords:image denoising  Pyramidal Dual-Tree Directional Filter Bank (PDTDFB)  non-local means  Gaussian Scale Mixture(GSM) model
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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