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提出了一种基于贝叶斯估计的Contourlet域图像降噪方法。该方法对输入的带噪图像进行多尺度、多方向的Contourlet稀疏分解,并在Contourlet域利用最小Bayesian风险函数对分解系数进行估计,通过Contourlet反变换得到预降噪图像。实验结果表明,该方法较其他的Contourlet域收缩阈值降噪效果好,进一步提高了PSNR值和降低了MSE值,能获得更好的图像恢复的质量。