一種基于輪廓波變換和統計模型的圖像去噪算法的研究

摘要: 本文提出了一種基于輪廓波(Contourlet)變換和統計模型相結合的圖像去噪方法。Contourlet變換能夠更好地表征圖像各個方向的特征，通過對特征系數的分析，估計統計模型，利用近似最大后驗概率估計(MAP)做局部方差估計并且和噪聲方差的估計比較來達到去噪的目的。為了克服缺乏平移不變性所帶來的Gibbs效應，本文采用循環平移法進行優化，有效地克服Gibbs效應。與小波變換去噪法和Contourlet變換閾值去噪法比較，該算法不僅能夠提高圖像去噪的PSNR，而且能夠更有效地保持圖像的邊緣和細節。