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基于非高斯分布和上下文法模型的小波阈值去噪算法
Wavelet threshold denoising via non-Gaussian distribution and context model作者机构：四川大学计算机学院四川成都610065
出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)
年 卷 期：2005年第25卷第5期
页 面：1096-1098,1101页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
主 题：小波阈值 贝叶斯统计模型 上下文法模型 非高斯二元分布
摘 要：提出了一种新的空间自适应小波阈值去噪算法,该算法是基于非高斯二元分布的贝叶斯统计模型和上下文法模型。非高斯二元分布由两个变元和一个参数组成,能够完全体现小波系数之间相关性,这是广义高斯分布所不能体现的特性。上下文法模型是图像编码技术,用来求取小波系数的方差。试验数据显示该算法不仅在直观视觉上去噪效果明显,而且在信噪比方面也要优于SureShrink、BayesShrink、Wiener2等方法。
