基于Curvelet变换的浮选泡沫图像序列时空联合去噪

提出一种时空信息联合的浮选泡沫图像去噪方法. 首先, 将基于GSM统计建模和贝叶斯最小二乘准则的局 部空间去噪方法应用到图像Curvelet 域, 获得基于单图像信息的Curvelet 空间域最佳系数估计; 然后, 根据运动补偿 原理和帧间子块的相关性引入帧间加权因子, 通过加权处理帧间子块系数获得待处理图像时空相关的最佳去噪系数 估计. 结果表明, 该方法能在去除噪声的同时更好地保护泡沫的细节, 对于严重噪声污染的泡沫图像序列也能获得较 好的处理效果.