【摘要】提出一种基于贝叶斯概率模型的泊松噪声图像去噪方法.该方法基于贝叶斯最大后验概率模型框架,结合泊松概率分布,构建图像去噪模型.考虑到马尔科夫随机场不能对复杂自然图像有效表征,引入高阶的马尔科夫专家场作为模型先验正则项,以表征图像自身概率分布.利用二次惩罚函数,优化求解去噪模型,还原清晰图像.将所提方法与其他去噪算法进行仿真实验对比,并采用峰值信噪比和结构相似性2种评价指标对去噪效果进行客观评价.实验结果表明:与传统去噪方法相比,该方法的峰值信噪比至少提升了0.18 dB,去噪性能显著优于其他方法,能更好地保留图像的细节信息.
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中外医疗》 2015-07-03
《重庆高教研究》 2015-06-30
《重庆高教研究》 2015-06-26
《现代制造技术与装备》 2015-06-26
010-56259535
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