基于非高斯分布的四元数小波图像去噪

摘要：

　　图像去噪一直是图像处理的经典问题之一，四元数小波变换是一种新的多尺度分析图像处理工具，由于通过四元数小波变换后的小波系数之间具有一定的相关性，而广义高斯分布不能体现这个特性，本文首先采用的是基于非高斯二元分布的贝叶斯统计模型来模拟四元数小波系数的统计分布，然后运用最大后验概率估计从带噪声图中的小波系数恢复原图的小波系数，从而达到去除噪声的目的。实验表明；该方法不仅可以达到明显的去除噪声的效果，而且在信噪比上也要优于目前的许多算法。

关键词： 四元数小波变换 图像去噪 贝叶斯统计模型 最大后验概率估计

作者: 殷明 刘卫

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院，安徽 合肥 230009 合肥工业大学数学学院，安徽 合肥 230009 合肥工业大学数学学院，安徽 合肥 230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第22届计算机技术与应用(CACIS)学术会议暨全国第3届安全关键技术与应用(SCA)学术会议

会议地点: 贵州

会议语种:中文

页码: 222-229

在线出版日期: 2011-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）