四川理工学院学报：自然科学版
四川理工學院學報：自然科學版
사천리공학원학보：자연과학판
Journal of Sichuan University of Science & Engineering:Natural Science Editton
2012年
3期
55-58
,共4页
复小波%拉普拉斯模型%贝叶斯法则%最大后验概率估计
複小波%拉普拉斯模型%貝葉斯法則%最大後驗概率估計
복소파%랍보랍사모형%패협사법칙%최대후험개솔고계
complex wavelet%Laplace distribution%Bayes theorem%maximum a posteriori probability estimation
分析了图像复小波变换的特点，根据复小波系数服从拉普拉斯分布的特性，采用最大后验概率估计，推导出一种复小波域的软阀值去噪方法。在实验中，分别与图像小波域、复小波域的高斯概率分布模型的去噪方法进行对比分析。结果表明，文中的去噪方法，在去除噪声的同时更好地保留图像的细节信息，且峰值信噪比有所提高，取得很好的降噪性能。
分析瞭圖像複小波變換的特點，根據複小波繫數服從拉普拉斯分佈的特性，採用最大後驗概率估計，推導齣一種複小波域的軟閥值去譟方法。在實驗中，分彆與圖像小波域、複小波域的高斯概率分佈模型的去譟方法進行對比分析。結果錶明，文中的去譟方法，在去除譟聲的同時更好地保留圖像的細節信息，且峰值信譟比有所提高，取得很好的降譟性能。
분석료도상복소파변환적특점，근거복소파계수복종랍보랍사분포적특성，채용최대후험개솔고계，추도출일충복소파역적연벌치거조방법。재실험중，분별여도상소파역、복소파역적고사개솔분포모형적거조방법진행대비분석。결과표명，문중적거조방법，재거제조성적동시경호지보류도상적세절신식，차봉치신조비유소제고，취득흔호적강조성능。
Through discussing the characteristics of the image＇s complex wavelet coefficients,which keeps to the Lapla- cian distribution, the maximum posterior probability estimate is adopted and a kind of complex wavelet soft threshold denois- ing method is derived. In this experiment, the method compares to the gaussian distribution model in the wavelet domain and in the complex wavelet domain respectively. The experiment results show that the proposed model can remove the noise, pre- serve more image details and gain higher peak signal-noise ratio. It is of good performance in image denoising.
