[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

摘要

本发明公开了基于多元统计模型的分形小波自适应图像去噪方法，包括以下步骤：步骤1：对含噪图像进行同态变换；通过同态变换，含乘性噪声的原图像IB转换为只含加性噪声的图像IB′；步骤2：先对含噪信号f(k)进行分形小波变换，选择小波基和小波分解层数j，得到相应的小波系数和步骤3：选择MGGD多元统计模型自适应求解参数α和β；在对自然图像的小波系数分布情况进行分析后，获得最适合的参数值α和β；步骤4：对分解得到的小波系数和利用分形小波编码方法对噪声图像进行无噪预测编码；步骤5：利用和进行小波重构，得到估计信号和即为去噪后的图像信号。与其它算法相比较，具有更好的去噪效果和更强的边缘保持能力，特别适用于消除高斯和脉冲混合噪声。

主权项

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，包括以下步骤：步骤1：对含噪图像进行同态变换；通过同态变换，含乘性噪声的原图像I_B转换为只含加性噪声的图像I_B′；步骤2：先对含噪信号f(k)进行分形小波变换，选择小波基和小波分解层数j，得到相应的小波系数和步骤3：选择MGGD多元统计模型自适应求解参数α和β；在对自然图像的小波系数分布情况进行分析后，获得最适合的参数值α和β；步骤4：对分解得到的小波系数和利用分形小波编码方法对噪声图像进行无噪预测编码；步骤5：利用和进行小波重构，得到估计信号和即为去噪后的图像信号。