一种改进正态逆高斯分布模型的图像去噪算法

针对传统去噪算法去除含噪声较大的图像时仍有部分噪声残留的问题,基于变换域提出一种改进正态逆高斯分布的图像去噪算法。该算法在非下采样剪切波变换域,利用最优线性插值阈值函数改进正态逆高斯模型作为系数分布模型,对高频子带分解系数进行统计建模,以贝叶斯最大后验概率理论实现图像去噪。实验结果表明,对于添加不同标准差的高斯白噪声图像,该算法在有效保留图像细节和纹理信息的同时在峰值信噪比方面优于同类去噪算法。

一种新的基于NIG模型的四元数小波图像去噪方法

基于正态逆高斯模型和快速双边滤波,本文在四元数小波变换域提出一种新的图像去噪算法。首先将噪声图像进行四元数小波变换分解,其次应用快速双边滤波算法处理低频子带,高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模,并结合最大后验概率估计准则推导出相应的阈值函数,最后结合最优线性插值得到的阈值算法实现图像去噪。对提出的算法进行实验仿真,通过与已有优秀去噪算法比较,结果显示本文方法取得了不错的视觉效果,且在峰值信噪比和平均结构相似性上都得到一定的提高。

基于快速自适应的二维经验模态分解的图像去噪算法

为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正态逆高斯模型对以噪声主导的子带系数分布进行建模;然后使用贝叶斯最大后验概率估计理论从模型导出相应的阈值;最后采用最优线性插值阈值函数算法完成去噪。仿真结果表明,对于添加不同标准差大小高斯白噪声的测试图像,所提算法在峰值信噪比上相比sym4小波去噪、双变量阈值去噪、邻近算子的全变分算法和重叠组稀疏的全变分算法分别平均提高了4.36 dB,0.85 dB,0.78 dB和0.48 dB,结构相似性指数也有不同程度的提高,有效地保留了更多的图像细节。实验结果证明,所提算法在视觉性能和评价指标方面均优于对比算法。