基于小波域马尔可夫先验模型的图像去噪方法

被引:9
作者
崔艳秋
王珂
机构
[1] 吉林大学通信工程学院
关键词
图像去噪; 各向异性模型; 马尔可夫随机场; 小波变换;
D O I
10.16182/j.cnki.joss.2006.04.020
中图分类号
TN911.73 [图像信号处理];
学科分类号
081002 [信号与信息处理];
摘要
提出了一种基于各向异性马尔可夫随机场(Markovrandomfield,MRF)先验概率模型的图像去噪方法。该方法利用图像小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内和尺度间的相关性,将小波系数的分布特征建模为一种各向异性MRF先验概率模型。通过在贝叶斯框架中采用这种先验概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数。利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正。实验结果表明利用该方法进行图像去噪能够取得良好的效果,同时可以有效地保留图像的细节。
引用
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共 1 条
[1]
Digital Radiographic Image Denoising Via Wavelet-Based Hidden Markov Model Estimation.[J].Ricardo J. Ferrari;Robin Winsor.Journal of Digital Imaging.2004, 2