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Image enhancement via MMSE estimation of Gaussian scale mixture with Maxwell density in AWGN

Journal of Innovative Optical Health Sciences 2016年第2期9卷 86-93页

作者： Pichid Kittisuwan Faculty of Engineering Department of Telecommunication Engineering Rajamangala University of Technology(Ratanakosin)Nakhonpathom Thailand

In optical techniques,noise signal is a classical problem in medical image ***,there has been considerable interest in using the wavelet transform with Bayesian estimation as a powerful tool for recovering image from noisy *** wavelet domain,if Bayesian estimator is used for denoising problem,the solution requires a prior knowledge about the distribution of wavelet ***,wavelet coeffcients might be better modeled by super Gaussian *** super Gaussian density can be generated by Gaussian scale mixture(GSM).So,we present new minimum mean square error(MMSE)estimator for spherically-contoured GSM with Maxwell distribution in additive white Gaussian noise(AWGN).We compare our proposed method to current state-of-the-art method applied on standard test image and we quantify achieved performance improvement.

关键词： Gaussian scale mixture minimum mean square error estimation image denoising wavelet transforms

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