文件名称：论文研究-基于Contourlet变换和改进NeighShink的图像去噪.pdf
文件大小：1.34MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 14:25:13
Contourlet变换,邻域收缩,图像去噪,无偏风险估计
为了有效去除图像噪声且能更好地保护图像细节，提出一种基于Contourlet变换和改进NeighShink的图像去噪方法。首先将图像进行Contourlet变换，利用stein无偏风险估计在各尺度各方向子带上进行启发式阈值估计；然后根据邻域窗能量将低能量系数置0，高能量系数采用近似最大似然估计法估计其方差，再用最小均方误差准则得到真实系数的估计；最后进行邻域系数收缩。实验表明，该方法能有效地去除图像中的噪声，获得更高的峰值信噪比，并且图像的边缘细节得到很好的保护。