【摘 要】
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非下采样Shearlet变换（NSST）具有良好的方向敏感性,各向异性以及平移不变性,是接近最优的多尺度稀疏表示方法.提出一种基于先验柯西（Cauchy）模型的NSST域图像去噪方法,利用Cauchy
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁师范大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41671439;61402214);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20132136110002);大连市科学技术基金资助项目(2013J21DW027)
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非下采样Shearlet变换（NSST）具有良好的方向敏感性,各向异性以及平移不变性,是接近最优的多尺度稀疏表示方法.提出一种基于先验柯西（Cauchy）模型的NSST域图像去噪方法,利用Cauchy分布对NSST变换域子带系数概率分布进行拟合,作为先验分布模型,再通过最大后验概率（MAP）方法估计不含噪声的系数.该方法不但保留了传统统计模型去噪方法中的优点,还通过对NSST具有更好拟合效果的柯西分布模型作为先验的概率分布模型,使估计出的系数更接近于原始图像的系数.大量仿真实验验证了所提出方法的有效性.
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