提出了一种新的结合非下采样Contourlct变换(NSCT)和斯坦无偏风险估计(SURE)的自适应图像去噪方 法。通过NSCT对含噪图像进行分解，根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进行均方误差E”s估计， 并依据得到的E“s构造线性自适应阈值方程，对含噪图像的每一个分解子带进行阈值去噪。对自适应阈值去噪后 的图像分解子带进行重构。得到去噪图像。实验结果表明。该方法町以有效地消除标准图像和自然图像中的噪声， 在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有算法。

提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和斯坦无偏风险估计(SURE)的自适应图像去噪方法。通过NSCT对含噪图像进行分解, 根据斯坦无偏风险估计准则对分解后的噪声图像进行均方误差EMS估计, 并依据得到的EMS构造线性自适应阈值方程, 对含噪图像的每一个分解子带进行阈值去噪。对自适应阈值去噪后的图像分解子带进行重构, 得到去噪图像。实验结果表明, 该方法可以有效地消除标准图像和自然图像中的噪声, 在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有算法。