[发明专利]一种全息图像噪声抑制方法在审
| 申请号： | 201610849070.3 | 申请日： | 2016-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN106651780A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 微美光速资本投资管理（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100041 北京市石景山*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种全息图像噪声抑制方法，涉及全息技术领域，步骤1读入全息图像，取灰度值对数，进行均值归一化；步骤2对图像进行NSCT变换；步骤3对粗尺度下的系数利用拉普拉斯分布进行拟合，选取需要估计的参数集θ1，对细尺度下的系数利用高斯混合模型进行拟合，并选取需要估计的参数θ2；步骤4对θ1，θ2利用EM算法结合贝叶斯估计进行参数估计；步骤5对处理过后的系数进行NSCT逆变换；进行均值补偿；步骤6对处理过后的图像取指数得到经过NSCT统计建模处理去噪后的数字全息图。本发明通过提供全息图像噪声抑制方法，不但能够很好地抑制散斑噪声，还能较好地保留细节和边缘，是一种行之有效的去噪处理方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 全息 图像 噪声 抑制 方法 | ||
【主权项】：
一种全息图像噪声抑制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：读入全息图像，取灰度值对数，进行均值归一化；步骤2：对图像进行NSCT变换；步骤3：对粗尺度下的系数利用拉普拉斯分布进行拟合，选取需要估计的参数集θ1，对细尺度下的系数利用高斯混合模型进行拟合，并选取需要估计的参数θ2；步骤4：对θ1，θ2利用EM算法结合贝叶斯估计进行参数估计；步骤5：对处理过后的系数进行NSCT逆变换；进行均值补偿；步骤6：对处理过后的图像取指数得到经过NSCT统计建模处理去噪后的数字全息图。
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