BLS-GSM for denoising

资 源 简 介

BLS-GSM for denoising

详 情 说 明

BLS-GSM是一种经典的图像去噪算法，由Mihcak等人在2003年提出。该算法的核心思想是在小波变换域中对图像噪声进行建模和处理。BLS-GSM的全称是Bayesian Least Squares - Gaussian Scale Mixture，体现了它基于贝叶斯理论和混合高斯模型的特点。

这种方法的主要创新点在于考虑了变换域中的内相关性。传统的去噪方法往往单独处理每个小波系数，而BLS-GSM则建立了一个更精确的统计模型，能够捕捉相邻小波系数之间的相互关系。通过这种建模方式，算法能够更准确地分离信号和噪声。

BLS-GSM算法的工作流程大致包括以下步骤：首先对图像进行小波变换，然后在变换域中对局部邻域内的系数进行统计分析，接着基于贝叶斯框架估计原始信号，最后进行小波反变换得到去噪后的图像。这种方法在保持图像边缘和细节方面表现出色，成为后来许多去噪算法的基准和参考。