论文部分内容阅读
轮廓波是一种有效的图像多尺度变换工具,由于其包含更多的有效信息,并能更好地刻画图像细节,因而被广泛应用于图像去噪领域。对非下采样轮廓波变换后的噪声系数进行统计,分析了不同强度噪声图像经轮廓波分解后,噪声系数在各方向子带间的分布特点,提出了非局部贝叶斯阈值去噪方法。首先,最外层各个子带进行以模板为单位的自适应Bayes阈值选取操作,并对相应噪声点进行预处理;其次,对预处理后的分块图像进行重构;最后,对重构图像进行非局部均值滤波处理。实验结果表明,该方法无论在视觉去噪效果还是客观评价指标上都明显优于传统