CAJ | 학술논문

为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（NSCT）变换和贝叶斯阈值的基础上，综合考虑NSCT变换后系数尺度间和尺度内的相关性，提出了一种新算法。该算法结合NSCT系数的相关性和贝叶斯风险最小准则估计区域自适应贝叶斯阈值，再利用硬阈值函数去噪，最后通过最小均方误差准则进行比例萎缩，得到真实系数估计。对于被高斯白噪声污染的图像，实验将该算法与经典算法相比较，结果表明在绝大多数情况下，该算法在峰值信噪比和视觉效果上都优于经典算法。
위료유효적거제도상중적조성，보호도상세절，재연구료비채양하Contourlet（NSCT）변환화패협사역치적기출상，종합고필NSCT변환후계수척도간화척도내적상관성，제출료일충신산법。해산법결합NSCT계수적상관성화패협사풍험최소준칙고계구역자괄응패협사역치，재이용경역치함수거조，최후통과최소균방오차준칙진행비례위축，득도진실계수고계。대우피고사백조성오염적도상，실험장해산법여경전산법상비교，결과표명재절대다수정황하，해산법재봉치신조비화시각효과상도우우경전산법。