基于逐步递增的Ⅱ截尾样本的Rayleigh分布参数的Bayes收缩估计

在逐步递增的Ⅱ截尾试验下,文章针对Rayleigh分布参数的估计问题,在平方误差损失函数下得到了未知参数的Bayes估计,同时提出了一种新的估计方法—Bayes收缩估计。数值模拟结果表明提出的Bayes收缩估计较Bayes估计更加稳健。

非下采样Bandelets域图像去噪方法

针对Bandelets变换在图像去噪时产生图像边缘伪Gibbs现象的缺陷,提出一种利用Bayes收缩算法逐层估计噪声方差非下采样Bandelets域的图像去噪方法。实验结果表明,与基于Bandelets变换的去噪方法相比,该方法可以避免Bandelets变换中进行下采样而使图像不连续点处信息丢失导致的图像不稳定,较好地保持边缘细节,提高了峰值信噪比。