[发明专利]一种基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪方法

权利要求书

1.一种基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪方法，其特征在于，包括：

a、通过选用扩展的GGD模型MGGD模型建立的多元统计模型，利用分形小波变换，完成图像去噪；

b、通过最小化残差R₁得到最接近的及自适应调整参数α和β；

c、通过使用四叉树分割，实现对噪声图像自适应地预测分形小波无噪图像编码，达到去噪目的。

2.根据权利要求1所述的基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪方法，其特征在于，所述步骤a，具体包括：

⑴多元统计模型的贝叶斯估计，设I_A为不带噪声自然图像，I_B为带噪声图像，它们之间的关系用式(2-14)来表示：

I_B＝I_A+σC             (2-14)

其中，C表示零均值高斯白噪声，C～N(0,1)；σ²表示噪声方差；

⑵对噪声图像I_B进行多分辨率分形小波分解后得到第j层第i个水平小波系数垂直小波系数和对角小波系数由小波变换的线性关系，得出：

yi,jh=xi,jh+σzi,jhyi,jv=xi,jv+σzi,jvyi,jd=xi,jd+σzi,jd---(2-15)]]>

其中，和分别表示图像I_A的水平、垂直和对角小波系数；和分别表示噪声C的水平、垂直和对角小波系数。