基于广义高斯分布模型的基因芯片图像去噪

摘要

基因芯片图像去噪是基因芯片应用过程中一个非常重要的步骤,对于芯片数据处理和信息提取具有重要意义.用广义高斯分布对芯片图像子带的小波系数进行建模,在此基础上运用Bayes Shrink法对图像进行小波去噪.实验结果表明,这种方法能够在有效去除基因芯片图像噪声的同时,很好的保持图像的边缘,与其它几种去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比(SNR)和均方误差(MSE),而且使图像更加清晰,为芯片数据进一步的分析处理奠定了基础.