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| 基于非下采样Contourlet变换的图像自适应阈值去噪算法 |
| 金 彩 虹* |
| 南京晓庄学院 物理与电子工程学院， 南京 |
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| 金 彩 虹* |
| 南京晓庄学院 物理与电子工程学院， 南京 |
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摘要 利用非下采样Contourlet变换的平移不变性和多方向选择性，考虑非下采样Contourlet变换域内相邻尺度间和同一尺度、不同方向间图像系数和噪声系数之间不同的相关性，根据子带含有信息量的多少，自适应地调节BayesShrink阈值大小，不仅使弱的边缘细节被从噪声中提选了出来，而且避免了将较大的噪声系数判定为图像细节的错误.实验结果表明，该算法克服了恢复图像中的伪Gibbs失真，实现了信号和噪声的有效分离，在去除噪声的同时尽可能多地保留了图像的边缘细节，提高了恢复图像的PSNR值.
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收稿日期: 2011-01-25
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