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基于小波域统计模型的图像去噪算法研究
中文名称: 基于小波域统计模型的图像去噪算法研究
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论文编号: 3116444收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Image Denoising Based on Statistical Models in the Wavelet Domain
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 通信与信息系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 图像去噪 小波变换 统计模型 马尔可夫随机场 合成孔径雷达图像 相干斑
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 为了有效地去除图像中的噪声,本文对基于小波域统计模型的图像去噪算法进(略)究. 从提高算法的去噪性能出发,构建了三种小波系数统计模型:各向异性马尔可夫随机场(MRF)模型、新的幅值边缘概率模型和模极大值比率模型,并且基于这些模型提出了一种改进的几何贝叶斯算法——基(略)RF模型的几何贝叶斯算法.该算法可以有效地去除噪声,保留图像的细节特征,去噪性能优于其它几何贝叶斯算法. 从降低去噪算法的复杂度出发,提出了一种基于MRF模型的(略)法——基于最优掩模的贝叶斯去噪算法.该算法采用了不同于几何贝叶斯算法的新框架以及适合于新框架的小波系数统计模型:两状态高斯混合模型、多尺度MRF模型和自适应高斯混合模型,在简化计算的同时仍然具有较好的去噪性能. 为了有效地抑制合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑,提出了一种小波域噪声方差的估计方(略)射体检测方法,并在此基础上提出了两种无对数变换(略)法:自适应线性最小均方误差去斑算法和基于最优掩模的自适应贝叶斯去斑算法.对于仿真SAR图像和真实SAR图像,这两种算法均能获得满意的相干斑抑制效果.
Image denoising usually imposes a compromise between reducin(omitted)d preserving significant image details. To achieve a good performance in this respect, the denoising methods based on sta(omitted)odels in the wavelet domai(omitted) studied in this thesis. The statistical models of wavelet coefficients are mai(omitted)d into three categories: the statistical model of interscale dependenc(omitted)tatistical model of intrascale dependencies and the marginal probability model of wavelet coefficient...
目录:
第1章 绪 论第7-16页
  ·研究现状第7-12页
  ·本文的主要研究内容第12-15页
  ·本文的章节安排第15-16页
第2章 基于小波变换的图像去噪算法第16-41页
  ·小波变换第16-26页
  ·小波域图像去噪第26-40页
  ·本章小结第40-41页
第3章 基于各向异性MRF 模型的几何贝叶斯算法第41-74页
  ·引言第41-42页
  ·马尔可夫随机场第42-45页
  ·几何贝叶斯算法第45-48页
  ·各向异性MRF 模型第48-52页
  ·联合重要性测度第52-66页
  ·AMRFMGB 算法的具体步骤第66页
  ·仿真实验及分析第66-73页
  ·本章小结第73-74页
第4章 基于最优掩模的贝叶斯去噪算法第74-101页
  ·引言第74-75页
  ·MAP-MRF 算法第75-78页
  ·OMBD 算法第78-91页
  ·仿真实验及分析第91-100页
  ·本章小结第100-101页
第5章 SAR 图像的相干斑抑制第101-127页
  ·引言第101-102页
  ·基于统计模型的SAR 图像去斑算法概述第102-108页
  ·ALMMSED 算法第108-117页
  ·OMABD 算法第117-121页
  ·仿真实验及分析第121-126页
  ·本章小结第126-127页
第6章 总结与展望第127-130页
  ·全文总结第127-128页
  ·工作展望第128-130页
参考文献第130-142页
攻读博士期间发表的学术论文第142-143页
致谢第143-144页
摘要第144-147页
ABSTRACT第147-150页
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