Image Denoising Based on a Mixture of Laplace Distributions in Complex Wavelet Domain
Publish place: 14th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,522
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE14_048
تاریخ نمایه سازی: 25 تیر 1387
Abstract:
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.
Keywords:
Authors
Hossein Rabbani
Biomedical Engineering Department, Amirkabir University of Technology
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :