【摘 要】
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提出了一种基于双边滤波和正态逆高斯模型的平移不变Shearlet变换域图像去噪算法。对图像进行平移不变Shearlet变换分解,低频子带采用快速双边滤波算法处理,高频子带采用正态
【机 构】
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安徽科技学院信息与网络工程学院,中国科学院合肥智能机械研究所
【基金项目】
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安徽省自然基金资助项目（1508085MC55、1508085QB41）.
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提出了一种基于双边滤波和正态逆高斯模型的平移不变Shearlet变换域图像去噪算法。对图像进行平移不变Shearlet变换分解,低频子带采用快速双边滤波算法处理,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相对应的阈值函数表达式,从而达到去除图像噪声的目的。在对不同类型的图像进行仿真实验,其结果表明了本文方法不仅具有良好的视觉效果,而且具有较高的峰值信噪比和平均结构相似性。
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