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基于双随机多变量高斯模型的Contourlet域贝叶斯图像估计
引用本文:刘晓燕,于惠钧,谭兮. 基于双随机多变量高斯模型的Contourlet域贝叶斯图像估计[J]. 包装工程, 2010, 31(3): 58-61
作者姓名:刘晓燕  于惠钧  谭兮
作者单位:株洲职工大学,株洲,412008;湖南工业大学,株洲,412008
基金项目:中国包装总公司2008年度科研计划学科建设项目(2008-XK09)
摘    要:提出了一种用双随机多变量高斯模型来刻画图像Contourlet变换系数统计行为的新方法。这种双随机高斯模型不仅考虑相邻系数间相关性,并且用一个Bernoulli随机变量来刻画系数的空间非平稳特性。利用这种双随机多变量高斯模型,导出了一种新颖的图像贝叶斯最小均方误差估计子。实验结果表明,估计子不仅能得到较满意的"线形结构",而且能获得比现有方法更高的信噪比。

关 键 词:Contourlet变换  图像去噪  贝叶斯估计  双随机过程

Bayesian Image Estimation Based on Dual-random Multivariate Gaussian Model in Contourlet Domain
LIU Xiao-yan,YU Hui-jun,TAN Xi. Bayesian Image Estimation Based on Dual-random Multivariate Gaussian Model in Contourlet Domain[J]. Packaging Engineering, 2010, 31(3): 58-61
Authors:LIU Xiao-yan  YU Hui-jun  TAN Xi
Affiliation:1.Zhuzhou Worker's College;Zhuzhou 412008;China;2.Hunan University of Technology;China
Abstract:A new method to characterize the statistical property of Contourlet coefficients of images using a dual-random multivariate Gaussian model was put forward.The dual-random multivariate Gaussian model not only takes into account the dependent property of coefficients,but also uses a Bernoulli random variable to characterize the non-stationary property of coefficients.Based on the dual-random multivariate Gaussian model,a novel Bayesian Minimum Mean Square Error estimator (MMSE) for image denoising was develop...
Keywords:Contourlet transform  images denoising  Bayesian estimation  dual-random process  
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