谢志宏
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：北京理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于边缘软判决的小波域自适应图像去噪被引量：3
- 2004年
- 提出了一个新的图像去噪方法。该方法基于非抽样小波变换的多分辨分解,在各尺度下对小波系数进行了边缘和非边缘分类,并根据它们的不同统计特性运用了不同的估计技术。鉴于边缘分类的不确定性,提出了依概率的软分类技术,通过计算边缘发生的概率,判决当前系数应该采用哪一种估计。仿真结果表明:该方法在滤除图像噪声的同时,边缘得到了保持,较目前存在的一些方法更具有优越性。
- 谢志宏沈庭芝韩月秋王沛
- 关键词：软判决小波域图像噪声统计特性小波系数多分辨
- 小波域基于层内和层间系数约束的边缘软判决与图像去噪
- 2005年
- 在提出依概率对边缘系数软判决的基础上,运用图像小波分解后在尺度和空间方向的相关性,引入调谐函数,对边缘发生概率增加邻域约束,以进一步提高边缘发生概率的估计精度。应用于图像去噪的仿真结果表明,引入层间和层内约束后,在较好滤除噪声的同时,图像边缘也得到了明显加强。该方法也可用于边缘检测和图像分割。
- 谢志宏沈庭芝韩月秋
- 关键词：图像去噪边缘检测
- 小波域联合概率分布模型与Bayesian图像去噪被引量：2
- 2005年
- 基于小波分解的图像小波系数在层内和层间解相关而相互依存的客观现实,提出了一个联合层内和层间两方向系数的非高斯联合概率分布模型.以此模型作为先验分布,在Bayesian估计理论的框架下,导出小波系数闭式的最大后验(MAP)估计公式,并用高斯噪声污染的典型图像进行了实验.结果显示,由该估计公式计算得到的去噪图像不仅有较少的均方误差(MSE),还具有保护和增强边缘的能力.
- 谢志宏沈庭芝韩月秋朱亚平
- 关键词：图像去噪概率分布
