基于非下采样Contourlet变换和双变量模型的图像去噪

研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上，该 文将二者结合起来，提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时，充分 挖掘了图像NSCT系数尺度内和尺度间的双重相关性，并详细阐述了噪声估计方法。仿真结果和分析表明，与当 前一些典型的去噪算法相比，该文算法的客观评价指标PSNR和去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改 善，有效地保持了原图像中的细节和纹理信息。