学术探索
学术期刊
新闻热点
数据分析
智能评审
立即登录
图像小波系数的高斯混合模型研究
被引:4
作者
:
侯建华
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
华中科技大学图像识别与人工智能研究所
侯建华
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
熊承义
田金文
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
华中科技大学图像识别与人工智能研究所
田金文
柳健
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
华中科技大学图像识别与人工智能研究所
柳健
机构
:
[1]
华中科技大学图像识别与人工智能研究所
来源
:
计算机应用
|
2006年
/ 03期
关键词
:
图像小波系数;
高斯混合模型;
参数估计;
图像去噪;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用高斯混合模型进行描述。提出了一种随像素自适应调整的混合高斯模型,每个系数建模为两个均值为零、方差不同的正态分布之和,利用局部贝叶斯阈值对小波系数进行分类,通过当前系数邻域窗中两类系数的信息,得到大、小方差以及有关概率的模型参数估计。将此模型应用于图像去噪,根据贝叶斯后验均值估计理论设计了Wiener滤波器。通过与三种代表性去噪算法的比较实验,表明了这种基于模型的滤波算法的有效性。
引用
收藏
页码:579 / 581
页数:3
相关论文
共 1 条
[1]
Adapting to unknown smoothness via wavelet shrink .2 DONOHO DL,IOHNSTONE IM. Journal of the American Statistical Associa-tion . 1995
←
1
→
共 1 条
[1]
Adapting to unknown smoothness via wavelet shrink .2 DONOHO DL,IOHNSTONE IM. Journal of the American Statistical Associa-tion . 1995
←
1
→