检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李天翼[1] 王明辉[1] 吴亚娟[1] 常化文[1]
出 处:《北京工业大学学报》2012年第9期1402-1407,共6页Journal of Beijing University of Technology
基 金:民航局科研基金资助项目(MHRD0713)
摘 要:为提高噪声方差估计准确度,在Donoho经典估计方法基础上,提出一种基于原始图像小波系数估计的算法.该算法通过挖掘小波尺度间的相关性,估计出原始图像小波系数,将含噪图像小波系数与之相减,得到较纯粹的噪声系数,再利用Donoho的方法进行估计.实验结果表明,该方法性能明显优于传统方法,尤其在噪声幅度较小或图像细节较丰富时性能表现更佳.To improve the performance of the noise variance estimation, an algorithm based on the wavelet coefficients estimation of original image are proposed. Using the proposed approach, the authors exploited the inter-correlation of adjacent wavelet scales to estimate the wavelet coefficients of original image, thus got the purer noise coefficients by deducting the estimated values from the coefficients of the noisy image, then estimated once again using the Donoho's formula. Results show that the proposed approach outperforms traditional ones, especially in scenarios where there is less noise or much more image details.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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