红外与毫米波学报
紅外與毫米波學報
홍외여호미파학보
JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES
2001年
3期
199-202
,共4页
小波变换%混合高斯模型%期望最大似然函数算法(EM算法)
小波變換%混閤高斯模型%期望最大似然函數算法(EM算法)
소파변환%혼합고사모형%기망최대사연함수산법(EM산법)
提出一种估计图像噪声的方法,该方法用混合高斯概率密度模型拟合图像的小波系数中最高频率子带的直方图,用EM算法估计模型的参数,选取其中最小的标准方差作为图像噪声标准方差.用该方法能准确地估计图像高斯噪声的标准方差,尤其当图像的噪声比较弱时,该方法比传统方法更准确.
提齣一種估計圖像譟聲的方法,該方法用混閤高斯概率密度模型擬閤圖像的小波繫數中最高頻率子帶的直方圖,用EM算法估計模型的參數,選取其中最小的標準方差作為圖像譟聲標準方差.用該方法能準確地估計圖像高斯譟聲的標準方差,尤其噹圖像的譟聲比較弱時,該方法比傳統方法更準確.
제출일충고계도상조성적방법,해방법용혼합고사개솔밀도모형의합도상적소파계수중최고빈솔자대적직방도,용EM산법고계모형적삼수,선취기중최소적표준방차작위도상조성표준방차.용해방법능준학지고계도상고사조성적표준방차,우기당도상적조성비교약시,해방법비전통방법경준학.
A new method was proposed to estimate noisy image’s quality. This approach uses Gaussian mixture model to simulate the histogram of the highest subband’s coefficients in the wavelet domain. The parameters of this model can be calculated by EM algorithm. The smallest deviation of the Gaussian mixture model is selected as the noise deviation. The authors' proposed method can provide better result than the other traditional ones.