研究目的
图像去噪应用的主要目标是在抑制噪声的同时，尽可能保留包含边缘和纹理等细节的信息。
研究成果
该框架展现出最小的失真度，在抑制噪声的同时能很好地保留精细图像细节，并且与一些近期相关技术及最先进的BM3D技术相比显示出具有竞争力的结果。
研究不足
该论文未明确提及研究的局限性。
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[IEEE TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 印度科钦(2019.10.17-2019.10.20)] TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 基于非下采样剪切波变换域拉普拉斯混合模型与双边滤波的图像去噪及其方法噪声阈值处理
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[IEEE TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 印度科钦(2019.10.17-2019.10.20)] TENCON 2019 - 2019年IEEE第十区会议(TENCON) - 基于非下采样剪切波变换域拉普拉斯混合模型与双边滤波的图像去噪及其方法噪声阈值处理
DOI：10.1109/TENCON.2019.8929481
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
本文提出一种基于空间自适应非下采样剪切波变换（NSST）的贝叶斯自然图像去噪技术。该变换具有更优的方向选择性，能对分段光滑函数实现近乎最优逼近且近似平移不变。通过采用局部参数的二维状态拉普拉斯混合（LM）分布对图像NSST系数建模，经Kolmogrov-Smirnov检验表明该分布高度适配NSST图像系数的建模需求?；诖讼妊榉植脊菇ㄗ畲蠛笱楦怕剩∕AP）估计器，并对MAP输出施加自适应双边滤波（ABF）以平滑均匀区域的视觉伪影同时保留纹理细节。最终将该LMM先验的NSST域MAP估计器与ABF结合，通过方法噪声阈值框架实现图像去噪。在多组基准图像不同噪声水平下的实验验证表明，该框架在细节保持方面表现优异，较近期相关方法及BM3D方法具有更低的失真度。
作者：
Hilly Gohain Baruah，Vijay Kumar Nath，Deepika Hazarika
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