改进的最小错误率Bayesian图像去噪方法

摘要

贝叶斯决策去噪是一种有效的去噪方法,但阈值选择只能依靠经验。为此,文中提出了一种基于最大类间方差法(Otsu)的贝叶斯图像去噪方法。该方法首先分析加噪图像的直方图,计算出不同类别的参数。然后求每一像素点类问方差.使方差取得最大值的像素灰度即为要确定的阈值。根据确定的阈值对图像中每一像素点利用最小错误率贝叶斯决策进行判断是否为噪声,对噪声点进行基于均值滤波的处理。通过对不同图像的试验,取得了良好的效果。