【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及 图像处理
，尤其涉及的是。
技术介绍
由于图像信号在获取、传输和存储过程中，不可避免地受到噪声的干扰，噪声降低了图像质量，淹没了图像的边缘和细节特征，给图像分析和后续处理带来困难。图像噪声的消除是图像处理中的一个重要研究内容，能否有效地滤除噪声直接影响着图像处理后续工作的进行。在进一步进行边缘检测、图像分割、特征提取和模式识别等处理之前，采用适当的方法去除噪声是一个非常重要的预处理步骤。如何在有效去除噪声的同时保持图像细节的清晰度和图像的对比度成了人们研究的热点。传统的图像去噪算法是根据图像频谱分布规律，从频率上将图像中的有用信息与噪声分开，例如小波方法去噪。这些方法一般认为噪声的能量集中于图像的高频部分，而图像的有用信息的频谱则分布于图像低频部分的一个有限区域内。然而，在许多情况下，图像的有用信息中也有分布于图像的高频部分的，例如图像边缘，所以采用这些方法在去除噪声的同时也损失了部分有用信息，即缺乏特征保持性。一些改进方法采用了如Contourlet等其它变换代替小波变换，取得了更好的效果，但其基本假设不变。而噪声在图像的低频部分也有一定...
【技术保护点】
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。FSA00000804297600011.ti...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王智文，刘美珍，夏冬雪，唐新来，阳树洪，罗功坤，蔡启先，刘智，徐奕奕，
申请(专利权)人：广西工学院，
类型：发明
国别省市：
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