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非高采样Contourlet域中使用高斯比例混合的〜SAR图像去斑
非高采样Contourlet域中使用高斯比例混合的〜SAR图像去斑
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非高采样Contourlet域中使用高斯比例混合的〜SAR图像去斑
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SAR图像去斑之前使用高斯混合的基于方向波的方法
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本文提出了一种基于方向波变换和最大后验估计的去噪算法。 对数变换后的无噪声图像的详细方向性系数被认为是具有零均值的高斯混合概率密度函数(PDF),方向性域中的斑点噪声被建模为具有高斯分布的加性噪声。 然后,我们使用这些假定的先验分布来开发贝叶斯MAP估计器。 由于作为MAP方程解的估计器是假定的混合PDF模型参数的函数,因此最大期望(EM)算法也可用于估计参数,包括权重因子和方差。 最后,从M
基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet 域去噪
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为改善图像的去噪效果,该文提出了一种基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet 域去噪算法。 该算法首先建立非下采样Contourlet 系数邻域的高斯比例混合模型,然后在模型基础上应用贝叶斯最小二乘法对 系数进行估计,最后反变换得到恢复图像。算法结合了非下采样Contourlet 变换对图像边缘的高效表示能力、非 下采样变换的移不变性质以及GSM 模型对非下采样Contourlet
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