文件名称:VistaRestoreTools1.0
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denoise
In BayesShrink[5] we determine the threshold for
each subband assuming a Generalized Gaussian
Distribution(GGD) . The GGD is given by
GG¾ X ¯ (x) = C(¾ X ¯ )exp¡ [® (¾ X ¯ )jxj]¯ (6)
¡ 1 < x < 1 ¯ > 0, where
® (¾ X ¯ ) = ¾ ¡ 1
X [ ¡ (3=¯ )
¡ (1=¯ ) ]1=2
and
C(¾ X ¯ ) = ¯ ¢ ® (¾ X ¯ )
2¡ ( 1
¯ )
and ¡ (t) =
R1
0 e¡ uut¡ 1du.
The parameter ¾ X is the standard deviation and ¯
is the shape parameter It has been observed[5] that
with a shape parameter ¯ ranging from 0.5 to 1, we
can describe the the distribution of coefficients in a
subband for a large set of natural images.Assuming
such a distribution for the wavelet coefficients, we empirically
estimate ¯ and ¾ X for each subband and try
to find the threshold T which minimizes the Bayesian
Risk, i.e, the expected value of the mean square error.-denoise
In BayesShrink[5] we determine the threshold for
each subband assuming a Generalized Gaussian
Distribution(GGD) . The GGD is given by
GG¾ X ¯ (x) = C(¾ X ¯ )exp¡ [® (¾ X ¯ )jxj]¯ (6)
¡ 1 < x < 1 ¯ > 0, where
® (¾ X ¯ ) = ¾ ¡ 1
X [ ¡ (3=¯ )
¡ (1=¯ ) ]1=2
and
C(¾ X ¯ ) = ¯ ¢ ® (¾ X ¯ )
2¡ ( 1
¯ )
and ¡ (t) =
R1
0 e¡ uut¡ 1du.
The parameter ¾ X is the standard deviation and ¯
is the shape parameter It has been observed[5] that
with a shape parameter ¯ ranging from 0.5 to 1, we
can describe the the distribution of coefficients in a
subband for a large set of natural images.Assuming
such a distribution for the wavelet coefficients, we empirically
estimate ¯ and ¾ X for each subband and try
to find the threshold T which minimizes the Bayesian
Risk, i.e, the expected value of the mean square error.
In BayesShrink[5] we determine the threshold for
each subband assuming a Generalized Gaussian
Distribution(GGD) . The GGD is given by
GG¾ X ¯ (x) = C(¾ X ¯ )exp¡ [® (¾ X ¯ )jxj]¯ (6)
¡ 1 < x < 1 ¯ > 0, where
® (¾ X ¯ ) = ¾ ¡ 1
X [ ¡ (3=¯ )
¡ (1=¯ ) ]1=2
and
C(¾ X ¯ ) = ¯ ¢ ® (¾ X ¯ )
2¡ ( 1
¯ )
and ¡ (t) =
R1
0 e¡ uut¡ 1du.
The parameter ¾ X is the standard deviation and ¯
is the shape parameter It has been observed[5] that
with a shape parameter ¯ ranging from 0.5 to 1, we
can describe the the distribution of coefficients in a
subband for a large set of natural images.Assuming
such a distribution for the wavelet coefficients, we empirically
estimate ¯ and ¾ X for each subband and try
to find the threshold T which minimizes the Bayesian
Risk, i.e, the expected value of the mean square error.-denoise
In BayesShrink[5] we determine the threshold for
each subband assuming a Generalized Gaussian
Distribution(GGD) . The GGD is given by
GG¾ X ¯ (x) = C(¾ X ¯ )exp¡ [® (¾ X ¯ )jxj]¯ (6)
¡ 1 < x < 1 ¯ > 0, where
® (¾ X ¯ ) = ¾ ¡ 1
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C(¾ X ¯ ) = ¯ ¢ ® (¾ X ¯ )
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R1
0 e¡ uut¡ 1du.
The parameter ¾ X is the standard deviation and ¯
is the shape parameter It has been observed[5] that
with a shape parameter ¯ ranging from 0.5 to 1, we
can describe the the distribution of coefficients in a
subband for a large set of natural images.Assuming
such a distribution for the wavelet coefficients, we empirically
estimate ¯ and ¾ X for each subband and try
to find the threshold T which minimizes the Bayesian
Risk, i.e, the expected value of the mean square error.
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