图像小波系数的高斯混合模型研究

被引:4
作者
侯建华
熊承义
田金文
柳健
机构
[1] 华中科技大学图像识别与人工智能研究所
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
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共 1 条
[1]  
Adapting to unknown smoothness via wavelet shrink .2 DONOHO DL,IOHNSTONE IM. Journal of the American Statistical Associa-tion . 1995