基于四元小波变换自适应双变量模型的图像去噪

盖杉

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基于四元小波变换自适应双变量模型的图像去噪

更新时间：2026-09-04

- 基于四元小波变换自适应双变量模型的图像去噪
- Reconfigurable Application Specific Processor Cycle-accurate Modeling
- 微电子学与计算机 2015年32卷第3期页码：81-85
- 作者机构：
  
  东南大学计算机科学与工程学院,江苏,南京,210096
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  江西省教育厅项目(GJJ13481)中国博士后基金项目(2013M530224)国家自然科学基金项目(61202319,61272077,61203243,61201439,61363050)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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盖杉. 基于四元小波变换自适应双变量模型的图像去噪[J]. 微电子学与计算机, 2015, 32(3): 81-85.

GAI Shan. Reconfigurable Application Specific Processor Cycle-accurate Modeling[J]. 2015, 32(3): 81-85.
盖杉. 基于四元小波变换自适应双变量模型的图像去噪[J]. 微电子学与计算机, 2015, 32(3): 81-85. DOI：

GAI Shan. Reconfigurable Application Specific Processor Cycle-accurate Modeling[J]. 2015, 32(3): 81-85. DOI：

摘要

提出一种新的基于四元小波变换自适应双变量模型的图像去噪算法.在四元小波变换域

以自适应双变量模型作为先验模型

对图像相邻尺度分解系数的稀疏分布进行建模

充分挖掘分解系数之间的统计相关性

采用Newton-Raphson迭代方法估计尺度间边缘系数的方差

在贝叶斯最大后验概率估计理论框架下对图像进行去噪处理.此算法取得了更优的去噪性能.

Abstract

A new method for image denoisng which combined quaternion wavelet transform (QWT) and adaptive bivariate model has been proposed. The adaptive bivariate model is used to describe inter-scale statistical correlation of the QWT decomposition coefficients. The Newton-Rapson is applied to estimate the marginal coefficient variance. Then the image denoising is done under the framework of Bayesian MAP estimation theory. The proposed algorithm outperforms in terms of denoising performance

peak signal to noise ratio

edge and texture information preservation.

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