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系數閾值是流行的去噪方法，其中閾值方式與大小的選擇是一個重要的技術問題。該文依據非下采樣Contourlet分解系數與其父系數之間的相關性，給出非高斯雙變量分布，對該模型應用Bayes估值理論推導得到相應的非線性雙變量閾值函數，綜合非下采樣Contourlet分解和雙變量閾值函數，提出一種基于雙變量閾值的非下采樣Contourlet變換圖像去噪方法(NSCTBI)。對于被加性高斯白噪聲污染的圖像，實驗中將NSCTBI方法與非下采樣Contourlet變換、小波域雙變量閾值去噪等方法進行了比較，結果表明在大多數情況下，NSCTBI的PSNR結果相比這些方法高出0.5至2.3dB，在邊緣特征方面保持了良好的視覺效果。
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