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一种改进的经验Wiener滤波用于图像去噪 被引量:2

An Improved Wavelet Denoising via Empirical Wiener Filtering
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摘要 传统的经验 Wiener滤波要求引导小波和去噪小波必须配对 ,但究竟如何配对 ,对这方面的研究没有一个确定的结论 ,只能根据实验结果得到一个经验性的原则 ,本文利用多个小波基联合去噪的实验结果作为引导图像 ,用来估计真实信号的方差 ,这样就避免了小波基的配对问题 ,而且去噪效果非常明显。 The traditional empirical Wiener filtering demands the piloting wavelet matching with the denoising wavelet, but how to match has not a qualified result and only an empirical rule is gained by experimental result. This paper uses the joint image denoising result via multiple wavelet bases as piloting image, and estimates the variance of the real signal.So the wavelet matching is avoided, also an apparently result is achieved.
出处 《现代电子技术》 2005年第6期53-54,57,共3页 Modern Electronics Technique
关键词 经验Wiener滤波 图像去噪 Bayes闲值 小波基配对 empirical Wiener filtering image denoising Bayes thresholding wavelet bases matching
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Stephane Mallat.A Wavelet Tour of Signal Processing[M].Academic Press 1998.
  • 2Sandeep Ghael P, Akbar Sayeed M,Richard Baraniuk G. Improved Wavelet Denoising via Empirical Wiener Filtering. Proceeding of SPIE. Mathematical Imaging. San Diego, 1997(7).
  • 3Bruni V,Vitulano D. A Wiener Filter Improvement Combining Wavelet Domains[Z]. IEEE Trans on the 12th International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP'03).
  • 4Stein C. Estimation of the Mean of a Multivariate Normal Distribution[J].Annals of Statistics,1981, 9(6):1 135-1 151.

同被引文献14

引证文献2

二级引证文献3

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