基于Contourlet变换域统计模型的路面图像去噪算法
The denoising algorithm for pavement images based on the statistical model in contourlet transform domain作者机构：鲁东大学物理与电子工程学院山东烟台264025 青岛农业大学理学与信息科学学院山东青岛266109 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 南京理工大学信息物理与工程系江苏南京210094
出 版 物：《光电子．激光》 (Journal of Optoelectronics·Laser)
年 卷 期：2009年第20卷第10期
页 面：1394-1398页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家自然科学基金资助项目(60802039,10604045) 山东省自然科学基金资助项目(Z2008A02) 山东省教育厅科研资助项目(J08LI03) 鲁东大学科研基金资助项目(LY20082801,L20062301) 鲁东大学创新团队建设资助项目
主 题：Contourlet变换 路面裂纹 拉普拉斯分布 χ2统计假设检验 贝叶斯估计
摘 要：提出了一种基于Contourlet变换域统计模型的图像去噪算法,用于复杂背景下的路面病害图像,可以获得较为清晰的裂纹病害信息。利用χ2统计假设检验方法得出Contourlet变换系数近似服从拉普拉斯分布,进而应用最大后验贝叶斯估计推导出对含噪图像Contourlet系数的萎缩公式。实验结果表明,该算法能较好地实现噪声抑制和信号保留间的平衡,与小波去噪算法比较,其去噪后图像的信噪比提高4 dB。
维普期刊数据库
同方期刊数据库