基于小波域HMT模型的图像去噪研究

摘要：

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.

关键词：图像去噪、隐马尔可夫树模型、小波变换、白噪声

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2009-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：110-112,115