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系數(shù)閾值是流行的去噪方法，其中閾值方式與大小的選擇是一個(gè)重要的技術(shù)問題。該文依據(jù)非下采樣Contourlet分解系數(shù)與其父系數(shù)之間的相關(guān)性，給出非高斯雙變量分布，對該模型應(yīng)用Bayes估值理論推導(dǎo)得到相應(yīng)的非線性雙變量閾值函數(shù)，綜合非下采樣Contourlet分解和雙變量閾值函數(shù)，提出一種基于雙變量閾值的非下采樣Contourlet變換圖像去噪方法(NSCTBI)。對于被加性高斯白噪聲污染的圖像，實(shí)驗(yàn)中將NSCTBI方法與非下采樣Contourlet變換、小波域雙變量閾值去噪等方法進(jìn)行了比較，結(jié)果表明在大多數(shù)情況下，NSCTBI的PSNR結(jié)果相比這些方法高出0.5至2.3dB，在邊緣特征方面保持了良好的視覺效果。
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