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基于双变量收缩函数的对偶树复小波图像去噪

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成果类型:
期刊论文
作者:
张化民;周义明;张莉;汪洋;张超
作者机构:
[张化民; 汪洋] 湖南税务高等专科学校网络部
[周义明] 北京石油化工学院信息工程学院
[张莉] 湖南农业大学图书馆
[张超] 同济大学电子信息与信息工程学院
语种:
中文
关键词:
图像去噪;双变量收缩;对偶树复小波变换
关键词(英文):
bivariate shrinkage;dual tree complex wavelet transform
期刊:
微电子学与计算机
ISSN:
1000-7180
年:
2008
卷:
25
期:
12
页码:
141-143
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
图书馆
摘要:
常用离散小波变换缺乏平移不变性和良好的方向选择性,并且在图像去噪中使用的模型没有充分考虑系数间的相关性,导致去噪效果不理想.为了克服上述离散小波变换图像去噪的不足,提出了利用对偶树复小波变换与双变量收缩函数相结合的图像去噪算法.实验结果表明,该算法比传统算法有更好的去噪效果.
摘要(英文):
Discrete wavelet transform (DWT) hasn't the properties of approximate shift invariance and more directionality. In order to overcome the shortcoming of the commonly-used denoisng methods, the image denoising method based on dual tree complex wavelet transform (DT-CWT) is proposed. The paper proposed a simple non-Gaussian bivariate probability distribution functions to model the statistics of wavelet coefficients of natural images. The model captures the dependence between a wavelet coefficient and its parents. The theoretical analysis and ...

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