利用非抽样Shearlet域GSM模型进行图像去噪  

Image Denoising Based on the NSST Domain GSM Model

作　　者：高国荣[1,2] 许录平[1] 冯冬竹[1] 

机构地区：[1]西安电子科技大学电子工程学院,西安市太白南路2号710071 [2]西北农林科技大学理学院,杨凌市西农路22号712100

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2013年第7期778-782,812,共6页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61172138;61203202)

摘　　要：为有效去除含噪图像中的噪声,提出了一种基于非抽样剪切波域高斯比例混合模型的图像去噪方法。首先建立含噪图像非抽样剪切波系数的局部高斯比例混合模型,然后应用贝叶斯最小二乘法对无噪图像的非抽样剪切波系数进行估计,最后通过非抽样剪切波逆变换得到去噪后的图像。该方法充分利用了非抽样剪切波变换的平移不变性、对图像边缘纹理等细节的高效表示能力以及高斯比例混合模型对非抽样剪切波变换系数局部相关性的概括能力。实验结果表明,与基于小波域高斯比例混合模型的图像去噪方法、曲波域多变量阈值去噪方法以及非抽样剪切波域的硬阈值法相比,该方法不仅能更有效地去除含噪图像中的噪声,提高其信噪比以及与原始无噪图像的平均结构相似度,而且能更有效地保留原始图像中的边缘纹理等细节信息,改善图像的视觉效果。Simulation is one of the most important methods for researching vehicular ad hoc networks （VANET）, but simulation results are usually affected by many parameters. This paper addresses the impact of mobility models on routing protocol simulation in VANET. An Urban Taxi VANET （UT-Vanet） was constructed using floating car data. Based on UT-Va- net, a research program concerning the impact of mobility models was proposed, comparing other mobility models including the random WayPoint （RWP） model, and the IDM_IM and IDM_LC models. Simulation results show that these mobility models have a great impact on simulations of routing protocols in VANET.

关 键 词：剪切波变换 图像去噪 GSM模型 

分 类 号：P237.3[天文地球—摄影测量与遥感]