.66 智能系统学报 第10卷 从表2中可以看出，本文方法的峰值信噪比明 1999:188-195. 显高于其他方法。当噪声强度增大时，去噪效果下 [2]ANTONIADIS A,BIGOT J.SAPATINAS T.Wavelet estima- 降的比较明显，这是因为当噪声强度过大时可能会 tors in nonparametric regretssion:A comparative simulation 对模型的适用范围产生一定的影响。 study[J].Journal of Statistical Software,2001,6(6):1-83. 图3是当噪声标准差σ=20的时候各种算法的 [3]DOHONO D L Denoisingby soft-thresholding[J].IEEE Trans- actions on Information Theory,1995,41(3):613-627. 去噪效果对比图。图3(c)、(d)、(e)分别是利用 [4]CHANG S,YU B,VATTERELI M.Wavelet thresholding Wiener滤波法、BayesShrink方法和改进的LAWML for multiple noisy image[].IEEE Transactions on Image 方法对图像去噪后的效果，出现了一定程度图像模 Processing,2000,9(9):1631-1635. 糊、部分边缘轮廓辨认困难的现象。图3()是采用 [5]CHANG S,YU B,VATTERELI M.Spatially adaptive 本文方法的去噪效果，可以看出用本文方法对图像 wavelet thresholding with context modeling for imaged noi- 去噪后较好地保持了图像的边缘轮廓特征，且具有 sing[J].IEEE Transactions on Image Processing,2000,9 较好的视觉效果。 (9):1522-1531. 在算法复杂度方面，若图像的大小为N×N,那 [6]CHANG S,YU B,VATTERELI M.Adaptive wavelet 么Wiener滤波法、BayesShrink方法和改进的 thresholding for image denoising and compression[J]. LAWML方法的时间复杂度均为O(N2)。本文算法 IEEE Transactions on Image Processing,2000,9(9): 1532-1546. 的步骤1)、3)和4)的时间复杂度均为O(N2),步 [7]ACHIM A,BEZERIANOS A,TSAKALIES P.SAR image 骤2)用到果蝇优化算法求解各细节子带的模型参 denoising via Bayesian wavelet shrinkage based on heavy 数，令T。代表果蝇个体一次迭代需要的时间，M为 tailed modeling[J].IEEE Transactions on Geoscience and 种群数量，K为迭代次数，那么步骤2)的时间复杂 Remote Sensing,.2003,41(8):1773-1784. 度为T=K·M·To。 [8]BOLLERSLEV T.Generalized autoregressive conditional 在算法耗时方面，由于需要估计出每个细节子 heteroscedasticity[].Journal of Econometrics,1986,31 带的2D-GARCH(1,1,1,1)模型参数，所以本文算 (3):307-327 法在计算量上相较于几个对比算法要大一些，但是 [9]NOIBOAR A,COHEN I.Two-dimensional GARCH model 本系统面向交通的图像处理硬件平台采用的是多核 with application to anomaly detection[C]//13th European 分布式处理器网络以及流水线式的任务分配，所以 Signal Processing Conference.Istanbul,Turkey,2005: 1594-1597. 本文算法并不影响整个系统的实时性。 [10]AMIRMAZLAGHANI M,AMIRNDAVAR H.Speckle sup- 4 结束语 pression in SAR image using the 2D GARCH model[J]. IEEE Transactions on Image Processing,2009,18(2): 二维GARCH模型是一种新的小波系数统计模 250-259. 型，能够更好地利用小波系数“尖峰厚尾”的分布特 [11]AMIRMAZLAGHANI M,AMIRNDAVAR H.Two novel 性和层内系数间的相关性等重要特性。本文采用果 Bayesian multiscale approaches for speckle suppression in 蝇优化算法的极大似然估计来求解2D-GARCH模 SAR images [J].IEEE Transactions on Geoscience and 型参数，完成了对小波系数的准确建模，在此基础上 Remote Sensing,2010,40(7):2980-2993. 再采用最小均方误差估计原始图像的小波系数，从 [12]PAN W T.A new fruit fly optimization algorithm:taking 而得到了一种新的2D-GARCH模型的图像去噪方 the financial distress model as an example[].Knowledge 法。该方法在峰值信噪比和视觉效果上要好于目前 Based Systems,2012,26(2):69-74. [13]DOHONO D L,JOHNSTONE I M.Ideal spatial adaptati 一些主流的去噪方法。然而该方法也存在一些需要 on via wavelet shrinkage[J].Biometrika,1994,81(3): 改进的地方，比如在求解各细节子带的模型参数时 425.455. 存在计算量较大的缺点，今后将在此基础上进一步 [14]LEE J S.Digital image enhancement and noise filtering by 完善和改进。 use of local statistics.IEEE Transactions on Pattern A- 参考文献： nalysis and Machine Intelligence,1980,2(2):165-168. [15]胡海平，莫玉龙.基于贝叶斯估计的小波阈值图像降噪 [1]SIMONCELLI E P.Modeling the joint statistics of image in 方法[J刀红外与毫米波学报，2002,21(1)：74-76. the wavelet domain[C]//SPIE's International Symposium HU Haiping,MO Yulong.Method of wavelet threshold de- on Optical Science,Engineering,and Instrumentation.In- noising based on bayesian esitimation[]].Journal of Infra- ternational Society for Optics and Photonics.Denver,USA, red and Millimeter Waves,2002,42(9):74-76.从表 圆 中可以看出袁本文方法的峰值信噪比明 显高于其他方法遥 当噪声强度增大时袁去噪效果下 降的比较明显袁这是因为当噪声强度过大时可能会 对模型的适用范围产生一定的影响遥 图 猿 是当噪声标准差 滓 越 圆园 的时候各种算法的 去噪效果对比图遥 图 猿渊糟冤尧渊凿冤尧渊藻冤 分别是利用 宰蚤藻灶藻则 滤波法尧月葬赠藻泽杂澡则蚤灶噪 方法和改进的 蕴粤宰酝蕴 方法对图像去噪后的效果袁出现了一定程度图像模 糊尧部分边缘轮廓辨认困难的现象遥 图 猿渊枣冤是采用 本文方法的去噪效果袁可以看出用本文方法对图像 去噪后较好地保持了图像的边缘轮廓特征袁且具有 较好的视觉效果遥 在算法复杂度方面袁若图像的大小为 晕 伊 晕 袁那 么 宰蚤藻灶藻则 滤波法尧 月葬赠藻泽杂澡则蚤灶噪 方法和改进的 蕴粤宰酝蕴 方法的时间复杂度均为 韵渊晕圆 冤 遥 本文算法 的步骤 员冤尧猿冤 和 源冤的时间复杂度均为 韵渊晕圆 冤 袁步 骤 圆冤用到果蝇优化算法求解各细节子带的模型参 数袁令 栽园 代表果蝇个体一次迭代需要的时间袁 酝 为 种群数量袁 运 为迭代次数袁那么步骤 圆冤的时间复杂 度为 栽 越 运窑酝窑栽园 遥 在算法耗时方面袁由于需要估计出每个细节子 带的 圆阅原郧粤砸悦匀渊员袁员袁员袁员冤模型参数袁所以本文算 法在计算量上相较于几个对比算法要大一些袁但是 本系统面向交通的图像处理硬件平台采用的是多核 分布式处理器网络以及流水线式的任务分配袁所以 本文算法并不影响整个系统的实时性遥 源摇 结束语 二维 郧粤砸悦匀 模型是一种新的小波系数统计模 型袁能够更好地利用小波系数野尖峰厚尾冶的分布特 性和层内系数间的相关性等重要特性遥 本文采用果 蝇优化算法的极大似然估计来求解 圆阅原郧粤砸悦匀 模 型参数袁完成了对小波系数的准确建模袁在此基础上 再采用最小均方误差估计原始图像的小波系数袁从 而得到了一种新的 圆阅原郧粤砸悦匀 模型的图像去噪方 法遥 该方法在峰值信噪比和视觉效果上要好于目前 一些主流的去噪方法遥 然而该方法也存在一些需要 改进的地方袁比如在求解各细节子带的模型参数时 存在计算量较大的缺点袁今后将在此基础上进一步 完善和改进遥 参考文献院 咱员暂 杂陨酝韵晕悦耘蕴蕴陨 耘 孕援 酝燥凿藻造蚤灶早 贼澡藻 躁燥蚤灶贼 泽贼葬贼蚤泽贼蚤糟泽 燥枣 蚤皂葬早藻 蚤灶 贼澡藻 憎葬增藻造藻贼 凿燥皂葬蚤灶咱 悦暂 辕 辕 杂孕陨耘爷 泽 陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造 杂赠皂责燥泽蚤怎皂 燥灶 韵责贼蚤糟葬造 杂糟蚤藻灶糟藻袁 耘灶早蚤灶藻藻则蚤灶早袁 葬灶凿 陨灶泽贼则怎皂藻灶贼葬贼蚤燥灶援 陨灶鄄 贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造 杂燥糟蚤藻贼赠 枣燥则 韵责贼蚤糟泽 葬灶凿 孕澡燥贼燥灶蚤糟泽援 阅藻灶增藻则袁 哉杂粤袁 员怨怨怨院 员愿愿鄄员怨缘援 咱圆暂粤晕栽韵晕陨粤阅陨杂 粤袁 月陨郧韵栽 允袁 杂粤孕粤栽陨晕粤杂 栽援 宰葬增藻造藻贼 藻泽贼蚤皂葬鄄 贼燥则泽 蚤灶 灶燥灶责葬则葬皂藻贼则蚤糟 则藻早则藻贼泽泽蚤燥灶院 粤 糟燥皂责葬则葬贼蚤增藻 泽蚤皂怎造葬贼蚤燥灶 泽贼怎凿赠咱允暂援 允燥怎则灶葬造 燥枣 杂贼葬贼蚤泽贼蚤糟葬造 杂燥枣贼憎葬则藻袁 圆园园员袁 远渊远冤院 员鄄愿猿援 咱猿暂阅韵匀韵晕韵 阅 蕴援 阅藻灶燥蚤泽蚤灶早遭赠 泽燥枣贼鄄贼澡则藻泽澡燥造凿蚤灶早咱允暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽鄄 葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶 栽澡藻燥则赠袁 员怨怨缘袁 源员渊猿冤院 远员猿鄄远圆苑援 咱源暂 悦匀粤晕郧 杂袁 再哉 月袁 灾粤栽栽耘砸耘蕴陨 酝援 宰葬增藻造藻贼 贼澡则藻泽澡燥造凿蚤灶早 枣燥则 皂怎造贼蚤责造藻 灶燥蚤泽赠 蚤皂葬早藻 咱 允暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨皂葬早藻 孕则燥糟藻泽泽蚤灶早袁 圆园园园袁 怨渊怨冤 院 员远猿员鄄员远猿缘援 咱 缘 暂 悦匀粤晕郧 杂袁 再哉 月袁 灾粤栽栽耘砸耘蕴陨 酝援 杂责葬贼蚤葬造造赠 葬凿葬责贼蚤增藻 憎葬增藻造藻贼 贼澡则藻泽澡燥造凿蚤灶早 憎蚤贼澡 糟燥灶贼藻曾贼 皂燥凿藻造蚤灶早 枣燥则 蚤皂葬早藻凿 灶燥蚤鄄 泽蚤灶早咱 允暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨皂葬早藻 孕则燥糟藻泽泽蚤灶早袁 圆园园园袁 怨 渊怨冤 院 员缘圆圆鄄员缘猿员援 咱 远 暂 悦匀粤晕郧 杂袁 再哉 月袁 灾粤栽栽耘砸耘蕴陨 酝援 粤凿葬责贼蚤增藻 憎葬增藻造藻贼 贼澡则藻泽澡燥造凿蚤灶早 枣燥则 蚤皂葬早藻 凿藻灶燥蚤泽蚤灶早 葬灶凿 糟燥皂责则藻泽泽蚤燥灶 咱 允 暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨皂葬早藻 孕则燥糟藻泽泽蚤灶早袁 圆园园园袁 怨 渊 怨 冤 院 员缘猿圆鄄员缘源远援 咱苑暂 粤悦匀陨酝 粤袁 月耘在耘砸陨粤晕韵杂 粤袁 栽杂粤运粤蕴陨耘杂 孕援 杂粤砸 蚤皂葬早藻 凿藻灶燥蚤泽蚤灶早 增蚤葬 月葬赠藻泽蚤葬灶 憎葬增藻造藻贼 泽澡则蚤灶噪葬早藻 遭葬泽藻凿 燥灶 澡藻葬增赠 贼葬蚤造藻凿 皂燥凿藻造蚤灶早咱 允暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 郧藻燥泽糟蚤藻灶糟藻 葬灶凿 砸藻皂燥贼藻 杂藻灶泽蚤灶早袁 圆园园猿袁 源员渊愿冤 院 员苑苑猿鄄员苑愿源援 咱 愿 暂 月韵蕴蕴耘砸杂蕴耘灾 栽援 郧藻灶藻则葬造蚤扎藻凿 葬怎贼燥则藻早则藻泽泽蚤增藻 糟燥灶凿蚤贼蚤燥灶葬造 澡藻贼藻则燥泽糟藻凿葬泽贼蚤糟蚤贼赠咱 允暂援 允燥怎则灶葬造 燥枣 耘糟燥灶燥皂藻贼则蚤糟泽袁 员怨愿远袁 猿员 渊猿冤 院 猿园苑鄄猿圆苑援 咱怨暂 晕韵陨月韵粤砸 粤袁 悦韵匀耘晕 陨援 栽憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 郧粤砸悦匀 皂燥凿藻造 憎蚤贼澡 葬责责造蚤糟葬贼蚤燥灶 贼燥 葬灶燥皂葬造赠 凿藻贼藻糟贼蚤燥灶咱 悦暂 辕 辕 员猿贼澡 耘怎则燥责藻葬灶 杂蚤早灶葬造 孕则燥糟藻泽泽蚤灶早 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻援 陨泽贼葬灶遭怎造袁 栽怎则噪藻赠袁 圆园园缘院 员缘怨源鄄员缘怨苑援 咱员园暂粤酝陨砸酝粤在蕴粤郧匀粤晕陨 酝袁 粤酝陨砸晕阅粤灾粤砸 匀援 杂责藻糟噪造藻 泽怎责鄄 责则藻泽泽蚤燥灶 蚤灶 杂粤砸 蚤皂葬早藻 怎泽蚤灶早 贼澡藻 圆阅 郧粤砸悦匀 皂燥凿藻造 咱 允暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨皂葬早藻 孕则燥糟藻泽泽蚤灶早袁 圆园园怨袁 员愿 渊 圆冤 院 圆缘园鄄圆缘怨援 咱员员暂 粤酝陨砸酝粤在蕴粤郧匀粤晕陨 酝袁 粤酝陨砸晕阅粤灾粤砸 匀援 栽憎燥 灶燥增藻造 月葬赠藻泽蚤葬灶 皂怎造贼蚤泽糟葬造藻 葬责责则燥葬糟澡藻泽 枣燥则 泽责藻糟噪造藻 泽怎责责则藻泽泽蚤燥灶 蚤灶 杂粤砸 蚤皂葬早藻泽 咱 允 暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 郧藻燥泽糟蚤藻灶糟藻 葬灶凿 砸藻皂燥贼藻 杂藻灶泽蚤灶早袁 圆园员园袁 源园 渊苑冤 院 圆怨愿园鄄圆怨怨猿援 咱员圆暂孕粤晕 宰 栽援 粤 灶藻憎 枣则怎蚤贼 枣造赠 燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶 葬造早燥则蚤贼澡皂院 贼葬噪蚤灶早 贼澡藻 枣蚤灶葬灶糟蚤葬造 凿蚤泽贼则藻泽泽 皂燥凿藻造 葬泽 葬灶 藻曾葬皂责造藻咱 允暂援 运灶燥憎造藻凿早藻 月葬泽藻凿 杂赠泽贼藻皂泽袁 圆园员圆袁 圆远渊圆冤 院 远怨鄄苑源援 咱员猿暂 阅韵匀韵晕韵 阅 蕴袁 允韵匀晕杂栽韵晕耘 陨 酝援 陨凿藻葬造 泽责葬贼蚤葬造 葬凿葬责贼葬贼蚤 燥灶 增蚤葬 憎葬增藻造藻贼 泽澡则蚤灶噪葬早藻咱 允暂援 月蚤燥皂藻贼则蚤噪葬袁 员怨怨源袁 愿员渊 猿冤 院 源圆缘鄄源缘缘援 咱员源暂蕴耘耘 允 杂援 阅蚤早蚤贼葬造 蚤皂葬早藻 藻灶澡葬灶糟藻皂藻灶贼 葬灶凿 灶燥蚤泽藻 枣蚤造贼藻则蚤灶早 遭赠 怎泽藻 燥枣 造燥糟葬造 泽贼葬贼蚤泽贼蚤糟泽咱 允暂援 陨耘耘耘 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 孕葬贼贼藻则灶 粤鄄 灶葬造赠泽蚤泽 葬灶凿 酝葬糟澡蚤灶藻 陨灶贼藻造造蚤早藻灶糟藻袁 员怨愿园袁 圆渊圆冤 院 员远缘鄄员远愿援 咱员缘暂胡海平袁莫玉龙援基于贝叶斯估计的小波阈值图像降噪 方法咱允暂援红外与毫米波学报袁 圆园园圆袁 圆员渊员冤 院 苑源鄄苑远援 匀哉 匀葬蚤责蚤灶早袁 酝韵 再怎造燥灶早援 酝藻贼澡燥凿 燥枣 憎葬增藻造藻贼 贼澡则藻泽澡燥造凿 凿藻鄄 灶燥蚤泽蚤灶早 遭葬泽藻凿 燥灶 遭葬赠藻泽蚤葬灶 藻泽蚤贼蚤皂葬贼蚤燥灶咱 允暂援 允燥怎则灶葬造 燥枣 陨灶枣则葬鄄 则藻凿 葬灶凿 酝蚤造造蚤皂藻贼藻则 宰葬增藻泽袁 圆园园圆袁 源圆渊怨冤 院 苑源鄄苑远援 窑远远窑 智 能 系 统 学 报摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 第 员园 卷