Image Denoising Based on a Mixture of Laplace Distributions in Complex Wavelet Domain
محل انتشار: چهاردهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,493
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE14_048
تاریخ نمایه سازی: 25 تیر 1387
چکیده مقاله:
Recently, discrete complex wavelet transform has been proposed as a novel analysis tool featuring near shift-invariance and improved directional selectivity compared to the standard wavelet transform. Within this framework, we describe a novel technique for removing noise from digital images. We design a maximum a posteriori (MAP) estimator based on the modeling of wavelet coefficients in each subband with a mixture of Laplace random variables (rvs). Using this relatively new statistical model we are able to better capture the heavy-tailed nature of wavelet coefficients. The simulation results show that our proposed method yields better performance than several published methods visually and quantitatively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein Rabbani
Biomedical Engineering Department, Amirkabir University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :