基于MGGD和上下文模型的小波域图像去噪  

Image Denoising Based on MGGD and Context Model in Wavelet Domain

作　　者：吴宇宁[1] 

机构地区：[1]莆田学院基础教育学院,福建莆田351100

出　　处：《莆田学院学报》2014年第5期39-43,共5页Journal of putian University

摘　　要：考虑到自然图像小波系数分布的两个统计特性,用多元广义高斯分布(MGGD)模型描述小波系数的统计分布,采用基于上下文模型的自适应协方差矩阵估计,再利用最大后验概率估计原始图像的小波系数。实验表明,该方法在直观视觉上去噪效果明显,在信噪比方面也要优于其他的一些小波去噪方法。The method uses amodel of Multivariate Generalized Gaussian Distribution（MGGD ）,which takes advantage of tw o statistic characteristic of wavelet coefficients, to describe the statistic distribution of wavelet coefficients of the clean natural im age. The covariance m atrix is estim ated adaptively w ith the method based on context model.The denoised wavelet coefficients are estim ated by m axim um a posteriori（MAP） estim ator. Experim ents show that the proposed method can get a higher PSN R and outperform better than other published methods.

关 键 词：图像去噪 小波变换 多元广义高斯分布 上下文模型 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]