[发明专利]基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法无效
| 申请号： | 201010124500.8 | 申请日： | 2010-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN101799916A | 公开（公告）日： | 2010-08-11 |
| 发明（设计）人： | 刘国传;陆琳 | 申请（专利权）人： | 刘国传;陆琳 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100026*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 估计 生物芯片 图像 小波去噪 方法 | ||
【权利要求书】：
1.基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：
步骤一：采用广义高斯分布参数的矩估计方法对含噪声的生物芯片图像进行三尺度小波分解，得到含噪声的生物芯片图像小波系数；
步骤二：采用鲁棒性中值估计方法对小波系数进行分析，得到含噪声的生物芯片图像的噪声方差和信号方差，计算确定贝叶斯风险最小的最佳阈值；
步骤三：利用贝叶斯风险最小的最佳阈值提取重要的小波系数完成生物芯片图像的阈值处理和去噪处理，得到去噪后的生物芯片图像小波系数；
步骤四：将去噪后的小波系数经过小波逆变换对图像进行重构，输出去噪后的图像。
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法，该方法仅应用于具有规则点样的生物芯片图像噪声去除。
3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法，其特征在于：所述步骤一采用的生物芯片图像小波高频子带系数的统计分布概率密度函数为：其中Г(·)为伽玛函数，正实数γ为形态参数。
4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯估计的生物芯片图像小波去噪方法，其特征在于：所述步骤二的贝叶斯风险最小的最佳阈值计算公式为：其中T为阈值，为生物芯片图像小波系数的估计ηr(Y)。
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