基于MMSE估计和拉普拉斯混合分布的基于方向波的图像去噪方法

在贝叶斯框架下，提出了一种基于方向波变换的图像去噪方法。 为了实现噪声去除，通过均值为零的两态拉普拉斯混合模型，对相同图像的方向系数进行独立且相同的建模。 期望最大化算法用于估计表征假定先验模型的参数。 在贝叶斯理论的框架内，基于最小均方误差估计器的加权平均值，通过非线性收缩函数来估计无噪声图像的方向系数。 我们通过模拟仿真，结果表明，与其他方法相比，该方法在峰值信噪比和视觉质量上都具有竞争优势，该图像被加性白高斯噪声污染，与其他方法相比，该方法具有很高的竞争力。

在贝叶斯框架下，提出了一种基于方向波变换的图像去噪方法。 为了实现噪声去除，通过均值为零的两态拉普拉斯混合模型，对相同图像的方向系数进行独立且相同的建模。 期望最大化算法用于估计表征假定先验模型的参数。 在贝叶斯理论的框架内，基于最小均方误差估计器的加权平均值，通过非线性收缩函数来估计无噪声图像的方向系数。 我们通过模拟仿真，证明图像受到加性高斯白噪声的污染，与其他方法相比，该方法在峰值信噪比和视觉质量方面都具有很高的竞争力。

在贝叶斯框架下，提出了一种基于方向波变换的图像去噪方法。 为了实现噪声去除，通过均值为零的两态拉普拉斯混合模型，对相同图像的方向系数进行独立且相同的建模。 期望最大化算法用于估计表征假定先验模型的参数。 在贝叶斯理论的框架内，基于最小均方误差估计器的加权平均值，通过非线性收缩函数来估计无噪声图像的方向系数。 我们通过模拟仿真，结果表明，与其他方法相比，该方法在峰值信噪比和视觉质量上都具有竞争优势，该图像被加性白高斯噪声污染，与其他方法相比，该方法具有很高的竞争力。