基于分类准则的非下采样Contourlet变换域图像去噪

摘要

文章提出一种新的基于分类准则和广义高斯分布模型的非下采样Contourlet变换域的图像去噪算法,对噪声图像进行非下采样Contourlet变换,得到各个方向子带的系数,用分类准则对每个子带的高频系数进行分类,再对其进行修正的贝叶斯阈值处理估计出不含噪声的系数,对估计的系数进行NSCT逆变换,从而获得去噪图像。实验表明该方法在峰值信噪比、视觉效果上均优于许多算法。

关键词