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一种新的结合非下采样Contourlet与自适应全变差的图像
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2010-02-09
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该文提出了一种新的结合非下采样Contourlet 变换(NSCT)和自适应全变差模型的图像去噪方法。首先通过NSCT 对含噪图像进行分解，根据高斯比例混合(GSM)模型建立图像模型；然后利用贝叶斯估计进行图像去噪，重构后得到初次去噪图像；最后，结合自适应全变差模型对初次去噪图像进行重构滤波，得到最终的去噪图像。实验结果表明，该方法可以有效地消除图像中的Gibbs 伪影及噪声，在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有的算法。
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