Dual-tree complex wavelet hidden Markov tree model for image denoising
Dual-tree complex wavelet hidden Markov tree model for image denoising
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图像去噪的双树复小波隐马尔可夫树模型
DOI：
10.1049/el:20071258
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发表时间：
2007-08
影响因子：
1.1
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
基于双树复小波变换和一种快速参数估计技术，提出了一种新的非训练复数小波隐马尔可夫树模型用于图像去噪。该模型同时解决了传统小波HMT模型计算量大和平移方差大的问题。实验表明，与其他相关的基于HMT的图像去噪算法相比，基于该模型的去噪方法取得了更好的去噪效果。
A new non-training complex wavelet hidden Markov tree (HMT) model, which is based on the dual-tree complex wavelet transform and a fast parameter estimation technique, is proposed for image denoising. This new model can mitigate the two problems (high computational cost and shift-variance) of the conventional wavelet HMT model simultaneously. Experiments show that the denoising approach with this new model achieves better performance than other related HMT-based image denoising algorithms.
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DOI：
10.4337/9780857930415.00013
发表时间：
2010-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Zhang Yunling
通讯作者：
Zhang Yunling
影响因子：
10.6
作者：
Romberg, JK;Choi, H;Baraniuk, RG
通讯作者：
Baraniuk, RG
DOI：
10.1117/12.351328
发表时间：
1999-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Romberg;Hyeokho Choi;Richard Baraniuk
通讯作者：
J. Romberg;Hyeokho Choi;Richard Baraniuk
DOI：
10.4337/9781849805575.00011
发表时间：
2002-01
期刊：
IMF Staff Country Reports
影响因子：
--
作者：
T. Scudder
通讯作者：
T. Scudder
影响因子：
3.9
作者：
Lang, M;Guo, H;Wells, RO
通讯作者：
Wells, RO