小波域高斯混合模型与中值滤波的混合图像去噪研究

资 源 简 介

小波域高斯混合模型与中值滤波的混合图像去噪研究

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的重要课题，通过结合小波变换与高斯混合模型的统计特性，再辅以中值滤波的非线性处理能力，能够有效提升去噪效果。

该混合算法的核心思路是：首先对噪声图像进行多级小波分解，利用高斯混合模型对小波系数进行建模，通过期望最大化算法估计模型参数，实现对小波域噪声的统计抑制；随后对处理后的系数进行小波重构，再对重构图像施加中值滤波，消除残留的脉冲噪声。这种方法充分发挥了两种技术的互补优势——小波变换能捕捉图像的多尺度特征，高斯混合模型可以准确描述系数的统计分布，而中值滤波则擅长处理孤立噪声点。

实验表明，这种混合策略在保持图像边缘清晰度的同时，对高斯噪声和椒盐噪声都具有良好的鲁棒性。相比于单一的去噪方法，其峰值信噪比（PSNR）和视觉质量均有显著提升。