基于贝叶斯估计的平稳小波去噪  

Stationary wavelet denoising based on bayesian estimation

作　　者：潘金凤[1] 王军[1] 贾凌[2] 

机构地区：[1]山东理工大学电气与电子工程学院,山东淄博255049 [2]山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博255049

出　　处：《山东理工大学学报（自然科学版）》2009年第1期67-70,共4页Journal of Shandong University of Technology:Natural Science Edition

摘　　要：提出了一种基础平稳小波变换的图像自适应去噪方法.以Laplace分布作为图像平稳小波系数的分布模型,利用贝叶斯最大后验估计原始图像的小波系数达到去噪的目的.实验结果表明,用该方法去噪能得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果.Laplacian density function is used as the image s stationary wavelet coefficients distribution,and bayesian maximum posterior estimation is used to image denoising.Experimental results show that the method used in this paper improves the peak signal to noise ratio of the denoised image.

关 键 词：平稳小波 贝叶斯估计 Laplace模型 相关性 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]