10.3969/j.issn.1004-373X.2009.06.032
基于小波域HMT模型的图像去噪研究
研究小波域隐式马尔可夫模型树(HMT),提出了一种基于小波域HMT模型抑制高斯白噪声的改进图像去噪算法.首先将噪声图像沿水平、垂直及对角方向进行平移变换;然后对平移后的图像进行小波变换,建立其对应的小波域HMT型,分别进行去噪处理.最后取所有去噪图像的均值作为最终的去噪图像.在仿真实验中,对不同程度污染下高斯白噪声的Lena图像分别采用该文算法、小波域硬阈值与软阈值去噪进行比较.结果表明,该文算法很好地保留了图像的细节和边缘信息;提高了图像的峰值信噪比;抑制了Gibbs效应;具有较好的去噪效果.通过实验仿真可以看出,这种方法较好地去除了白噪声;提高了图像的峰值信噪比;较好地保存了图像的边缘和细节信息;抑制了振铃现象.
图像去噪、隐马尔可夫树模型、小波变换、白噪声
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TP391(计算技术、计算机技术)
河南省教育厅自然科学研究资助项目2008A510013;许昌学院校内科研基金资助项目2008113
2009-05-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
110-112,115