图像多尺度统计模型综述

被引:4
作者
王文
芮国胜
王晓东
邢福成
机构
[1] 海军航空工程学院电子工程系
关键词
小波; 多尺度统计模型; 非高斯; 相关模型; 互信息; 多尺度几何分析;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
基于小波变换的图像处理方法是目前的主流方法,而对图像特征的多尺度统计建模则是图像压缩、去噪、分割、纹理分析与合成等统计应用的关键问题。本文综述了图像的多尺度统计模型,包括边缘分布模型以及层内、层间和混合相关模型,分析了各模型的优缺点,给出了对各种相关模型捕捉系数间相关性能力的归一化量测。最后,简单介绍了基于多尺度几何分析的统计图像模型,并对多尺度统计建模的前景进行了展望。
引用
收藏
页码:961 / 969
页数:9
相关论文
共 5 条
[1]   Edge co-occurrence in natural images predicts contour grouping performance [J].
Geisler, WS ;
Perry, JS ;
Super, BJ ;
Gallogly, DP .
VISION RESEARCH, 2001, 41 (06) :711-724
[2]   Empirical Bayes approach to improve wavelet thresholding for image noise reduction [J].
Jansen, M ;
Bultheel, A .
JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, 2001, 96 (454) :629-639
[3]   Adaptive Bayesian wavelet shrinkage [J].
Chipman, HA ;
Kolaczyk, ED ;
McCullogh, RE .
JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, 1997, 92 (440) :1413-1421
[4]  
Image denoising using orthonormal finite ridgelet transform. Do MN,Vetterli M. Proceedings of SPIE Conference on Wavelet Applications in Signal and Image Processing VIII . 2000
[5]  
Multiscale wedgelet image analysis fast decomposition and modeling. Romberg J,Wakin M,Baraniuk R. IEEE International Conference on Image Processing . 2002