免费论文：小波域隐马尔可夫树模子在图像处置中的运用

小波变幻在图像处置中具备杰出的空频限制化个性、多辨别恣意、收缩性和去关系性，这引导了在很多情景下，小波域的统计模子和处置本领要比保守的功夫域或频次域的本领更灵验。小波域隐马尔可夫树（HMT）模子不妨很好地刻划单个小波系数散布的非高斯性以及小波系数间的关系性，越发逼近本质旗号，可运用于图像估量、检验和测定、分门别类、猜测以及合成等诸多范围。所以，正文将这种模子运用到图像处置中，囊括图像去噪和图像融洽，舆论重要接洽处事如次：1. 接洽了小波域HMT模子在图像去噪中的运用。按照察看到的含噪图像的小波系数和降噪模子，得出如实数据小波系数的HMT模子，而后应用体味Bayesian估量本领估量出如实数据的小波系数，进而到达降噪的手段。仿真试验表明这种去噪本领不妨灵验地去除噪声，维持了图像的高频消息，去噪本能优于小波变幻阈值去噪法。2. 接洽了应用小波域HMT模子举行图像融洽的统计旗号处置本领。从图像融洽模子动身，创造各传感器图像小波系数的HMT框架，应用最大憧憬（EM）迭代算法对模子参数举行估量进而获得融洽图像。目视查看和客观评介目标表白：与鉴于小波域的EM融洽算法比拟，这种算法获得的融洽图像比较度更高，图像详细更为明显。3. 提出了一种鉴于小波域HMT模子的图像融洽新算法。往常的融洽算法觉得各传感器图像要么十足反应，要么不反应如实场景。作家觉得传感器图像还不妨局部的反应如实场景，鉴于这种思维，正文将图像融洽模子举行矫正。仿真考查截止表白，这种算法保持了传感器图像大局部的有效消息，赢得了比鉴于小波域HMT的图像融洽本领更明显的融洽图像。

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