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基于NSCT域各向异性双变量萎缩图像去噪
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2012-10-16
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提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法，这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系，同时满足自然图像不同尺度间NSCT系数方差具有各向异性的特征，基于这种统计模型，文中先推导出了一种各向异性双变量收缩函数的近似形式，然后基于贝叶斯去噪法和局部方差估计将这种新的阈值收缩函数应用于NSCT域，实验结果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能够有效地去除图像的高斯噪声，提高了图像的峰值信噪比；并较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息，从而明显改善了图像的视觉效果。
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