【摘 要】
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为有效去除含噪图像中的噪声,提出一种基于非下采样剪切波域的多变量阈值收缩去噪方法。首先考虑图像的非下采样剪切波邻域系数的依赖关系,由最大后验估计推导出多变量收缩函
【机 构】
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上海健康医学院医疗器械学院,上海光华中西医结合医院,同济大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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2018年度国家自然科学基金青年科学基金项目(61801288);上海市教育委员会科研创新项目(14YZ69);“教师专业发展工程”2017年上海高校教师培养;上海健康医学院2017年度种子基金重点项目
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为有效去除含噪图像中的噪声,提出一种基于非下采样剪切波域的多变量阈值收缩去噪方法。首先考虑图像的非下采样剪切波邻域系数的依赖关系,由最大后验估计推导出多变量收缩函数,估计原始图像的非下采样剪切波系数,其中最高尺度系数结合硬阈值估计,然后经过非下采样剪切波逆变换得到去噪后的图像。该模型充分利用了非下采样剪切波的平移不变性、对图像边缘及纹理细节的表示能力,以及非下采样剪切波系数在尺度内和尺度间的依赖关系。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,克服了伪吉布斯效应,保持了图像的边缘及纹理细节。
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