计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2005年
21期
100-103
,共4页
联合分布密度%混合高斯模型%双变贝叶斯%图象去噪
聯閤分佈密度%混閤高斯模型%雙變貝葉斯%圖象去譟
연합분포밀도%혼합고사모형%쌍변패협사%도상거조
提出在正交小波域中基于父子小波系数联合分布密度的混合高斯模型实现图象去噪的方法.通过小波父子系数的联合分布密度函数来描述小波域中各相邻尺度系数的非独立特性,运用期望极大估计(EM)算法实现对该联合分布密度的混合高斯模型拟合;根据该结果,利用双变贝叶斯(Bayes)公式获得噪声图象父子小波系数的收缩算子,从而实现图象去噪.该算法同小波域中常用的其他去噪算法相比,仿真结果表明:无论在性能指标上或者感官效果上都能够获得很好的效果,尤其是在低信噪比时,图象的去噪效果更佳.
提齣在正交小波域中基于父子小波繫數聯閤分佈密度的混閤高斯模型實現圖象去譟的方法.通過小波父子繫數的聯閤分佈密度函數來描述小波域中各相鄰呎度繫數的非獨立特性,運用期望極大估計(EM)算法實現對該聯閤分佈密度的混閤高斯模型擬閤;根據該結果,利用雙變貝葉斯(Bayes)公式穫得譟聲圖象父子小波繫數的收縮算子,從而實現圖象去譟.該算法同小波域中常用的其他去譟算法相比,倣真結果錶明:無論在性能指標上或者感官效果上都能夠穫得很好的效果,尤其是在低信譟比時,圖象的去譟效果更佳.
제출재정교소파역중기우부자소파계수연합분포밀도적혼합고사모형실현도상거조적방법.통과소파부자계수적연합분포밀도함수래묘술소파역중각상린척도계수적비독립특성,운용기망겁대고계(EM)산법실현대해연합분포밀도적혼합고사모형의합;근거해결과,이용쌍변패협사(Bayes)공식획득조성도상부자소파계수적수축산자,종이실현도상거조.해산법동소파역중상용적기타거조산법상비,방진결과표명:무론재성능지표상혹자감관효과상도능구획득흔호적효과,우기시재저신조비시,도상적거조효과경가.
