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系数阈值是流行的去噪方法，其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题。该文依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性，给出非高斯双变量分布，对该模型应用Bayes估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数，综合非下采样Contourlet分解和双变量阈值函数，提出一种基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪方法(NSCTBI)。对于被加性高斯白噪声污染的图像，实验中将NSCTBI方法与非下采样Contourlet变换、小波域双变量阈值去噪等方法进行了比较，结果表明在大多数情况下，NSCTBI的PSNR结果相比这些方法高出0.5至2.3dB，在边缘特征方面保持了良好的视觉效果。
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