一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的遥感影像融合方法 被引量：8

1

作者 邓磊 蒋卫国 +2 位作者 陈云浩 李京 崔保山 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期285-289,共5页

在多尺度通用传感器模型的框架下,通过结合Contourlet变换和隐马尔可夫树模型,对融合的Contourlet系数进行最大后验概率估计,建立了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的遥感影像融合方法.应用该方法和几种常用融合方法对SAR影像和... 在多尺度通用传感器模型的框架下,通过结合Contourlet变换和隐马尔可夫树模型,对融合的Contourlet系数进行最大后验概率估计,建立了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的遥感影像融合方法.应用该方法和几种常用融合方法对SAR影像和多光谱影像进行实验和对比,结果表明,该方法在提高融合影像空间细节信息的同时,可以有效地保持多光谱影像的光谱信息. 展开更多

关键词 图像融合 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 合成孔径雷达图像 SPOT图像

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基于小波域隐马尔可夫树模型的图像复原 被引量：23

2

作者 汪雪林 赵书斌 彭思龙 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1006-1012,共7页

从图像复原的Bayesian方法出发,提出一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的线性图像复原算法.小波域HMT模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺... 从图像复原的Bayesian方法出发,提出一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的线性图像复原算法.小波域HMT模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺度减小而指数衰减的特性.由于小波域HMT模型准确刻画了自然图像小波变换的统计特性,该文算法以此作为自然图像的先验模型,将图像复原问题转化为一个约束优化问题并用最速下降法对其进行求解.同时,提出了一种规整化参数和HMT模型参数的自适应选择方法.实验结果表明,基于小波域HMT模型的图像复原算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉效果方面都有明显的提高. 展开更多

关键词 图像复原 小波变换 隐马尔可夫树模型 最速下降法

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基于树状分解隐马尔可夫树的纹理分类模型研究 被引量：3

3

作者 彭玲 赵忠明 马江林 《武汉科技大学学报》 CAS 2004年第4期399-402,共4页

遥感图像纹理信息丰富,要准确地进行纹理特征描述,必须尽可能地抓住其本质特征和属性。以小波域隐马尔可夫树模型为基础,并结合遥感图像特点,提出在全树状小波分解的基础上建立隐马尔可夫树模型,在子图选择上用图像熵作为判据,使分解更... 遥感图像纹理信息丰富,要准确地进行纹理特征描述,必须尽可能地抓住其本质特征和属性。以小波域隐马尔可夫树模型为基础,并结合遥感图像特点,提出在全树状小波分解的基础上建立隐马尔可夫树模型,在子图选择上用图像熵作为判据,使分解更有针对性,并使计算效率得以提高。 展开更多

关键词 纹理特征提取 隐马尔可夫树模型(hmt) 树状分解 图像熵

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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法 被引量：10

4

作者 刘坤 郭雷 陈敬松 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1383-1387,共5页

针对多尺度几何变换统计信号处理这一领域的优势,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法.由于Contourlet变换能克服小波变换在处理高维信号时的不足,它比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性... 针对多尺度几何变换统计信号处理这一领域的优势,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法.由于Contourlet变换能克服小波变换在处理高维信号时的不足,它比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.而隐马尔可夫树模型能有效捕获尺度间、尺度内的Contourlet系数特性.因此将Contourlet域隐马尔可夫树模型应用于图像融合领域,能充分挖掘数据之间的相关性,更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.实验结果表明基于Contourlet域隐马尔可夫树图像融合算法获得的融合图像视觉效果良好,是一种有效且可行的融合算法. 展开更多

关键词 图像处理 图像融合 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型

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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合 被引量：4

5

作者 李晖晖 刘坤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第32期1-3,33,共4页

基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数... 基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率;利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征;进行Contourlet反变换得到最终融合结果。针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法。 展开更多

关键词 图像融合 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 混合高斯模型

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基于小波域分类隐马尔可夫树模型的图像恢复 被引量：2

6

作者 朱亚平 沈庭芝 王心一 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期447-450,共4页

针对自然图像的非平稳特性和图像恢复中计算困难的问题,提出了一种基于小波域分类隐马尔可夫树(CHMT)模型的图像恢复算法.从图像恢复的贝叶斯框架出发,将CHMT模型作为自然图像小波域的先验知识,构造正则化约束进行图像恢复.该模型具有... 针对自然图像的非平稳特性和图像恢复中计算困难的问题,提出了一种基于小波域分类隐马尔可夫树(CHMT)模型的图像恢复算法.从图像恢复的贝叶斯框架出发,将CHMT模型作为自然图像小波域的先验知识,构造正则化约束进行图像恢复.该模型具有空间适应性,使建模更加精确.对恢复方程的求解,采用了分类简化的共轭梯度算法.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,能提高图像恢复峰值信噪比(PSNR). 展开更多

关键词 图像恢复 分类隐马尔可夫树模型 小波域 最大后验估计

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基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的SAR图像滤波方法 被引量：1

7

作者 邓磊 李家存 +1 位作者 朱佳文 孙萍 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期629-634,共6页

为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法,提高了CHMT模型参数的解算速度;综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法,建立了针... 为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法,提高了CHMT模型参数的解算速度;综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法,建立了针对SAR图像乘性斑点噪声模型的统一滤波处理框架,并将基于CHMT模型的滤波算法融入该框架之中;通过对SAR影像进行滤波实验,并将该滤波算法与Lee滤波、小波软阈值滤波等方法进行了比较.可视效果和统计指标显示:基于粗分类的系数绑定方法在改善滤波效果的同时,对CHMT模型解算的速度有很大的提高;在统一滤波框架下,基于CHMT方法的滤波效果优于其他的几种滤波方法. 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 CONTOURLET变换 隐马尔可夫树模型 斑点噪声

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隐马尔可夫树模型在图像压缩中的应用 被引量：2

8

作者 徐圆圆 田雨 《激光杂志》 北大核心 2016年第6期82-85,共4页

针对小波变换图像分解的方向有限性,利用Contourlet变换的更精细分解性能,提出隐马尔可夫树模型的图像压缩方法。该方法节点状态不仅与父节点的状态直接相关,同时也相邻节点的状态有联系,可以获得更好的Contourlet变换系数,避免小波变... 针对小波变换图像分解的方向有限性,利用Contourlet变换的更精细分解性能,提出隐马尔可夫树模型的图像压缩方法。该方法节点状态不仅与父节点的状态直接相关,同时也相邻节点的状态有联系,可以获得更好的Contourlet变换系数,避免小波变换的局限性,最后与其它图像压缩方法进行了对比实验。结果表明,本文方法不仅可以有效对图像进行压缩,图像视觉效果更优,而且有效提高计算速度并节省存储空间,峰值信噪比都优于其它图像压缩方法。 展开更多

关键词 图像处理 隐马尔可夫树模型 压缩感知理论 压缩比

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基于第二代Bandelet域隐马尔可夫树模型的图像分割 被引量：10

9

作者 侯彪 徐婧 +1 位作者 刘凤 焦李成 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期498-504,共7页

第二代Bandelet可以充分利用图像的内在几何正则性特点,并能自适应获得图像的最优表示.本文采用隐马尔可夫树(Hidden Markov tree,HMT)模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过多尺度参数训练和基于上下文的最大后验概率进行图像分割.... 第二代Bandelet可以充分利用图像的内在几何正则性特点,并能自适应获得图像的最优表示.本文采用隐马尔可夫树(Hidden Markov tree,HMT)模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过多尺度参数训练和基于上下文的最大后验概率进行图像分割.为了评价本文方法的性能,我们分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMT模型分割方法(WD-HMTseg)和Contourlet域HMT模型分割方法(CHM Tseg)进行比较说明算法的有效性.实验结果表明本文方法不但在边缘准确性和区域一致性上有明显改进,而且也降低了纹理图的错分概率. 展开更多

关键词 图像分割 第二代Bandelet 隐马尔可夫树模型 小波 CONTOURLET变换

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基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割 被引量：5

10

作者 侯彪 刘凤 +1 位作者 焦李成 包慧东 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期156-160,共5页

改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图... 改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好于与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法. 展开更多

关键词 图像分割 小波变换 隐马尔科夫树模型(hmt) 多尺度融合 EM算法

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基于小波域隐马尔可夫模型多尺度图像分割 被引量：6

11

作者 张骥祥 戴居丰 郑宏兴 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期611-615,共5页

提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法(JACMS).该算法为了减小计算复杂度,采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法,得到了可靠的初始分割.为了获得较好的区域一致性和边缘准确性,在进行尺度间融合时,采用自适... 提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法(JACMS).该算法为了减小计算复杂度,采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法,得到了可靠的初始分割.为了获得较好的区域一致性和边缘准确性,在进行尺度间融合时,采用自适应的上下文结构分别应用于图像纹理均质区域和图像纹理边缘,保证了图像大致轮廓的准确性和可靠性,提高了分割后图像纹理边缘的精确度.对合成图像与航摄像片的实验结果表明,该方法的分割错误概率低于传统的基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割方法,且对真实图像得到了理想的分割效果. 展开更多

关键词 小波变换 隐马尔可夫树模型 纹理 图像分割

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基于隐马尔可夫模型的Web信息抽取 被引量：6

12

作者 刘亚清 陈荣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第18期25-27,共3页

针对Web信息抽取领域中存在的"项缺失"和"项无序"问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的Web信息抽取方法。将Web文档解析为一棵扩展的DOM树,映射待抽取的信息项为状态,映射待抽取的信息项在扩展DOM树中的路径为词汇,... 针对Web信息抽取领域中存在的"项缺失"和"项无序"问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的Web信息抽取方法。将Web文档解析为一棵扩展的DOM树,映射待抽取的信息项为状态,映射待抽取的信息项在扩展DOM树中的路径为词汇,使用归纳算法构造隐马尔可夫模型。实验结果证明该方法可以获得更好的抽取性能。 展开更多

关键词 信息抽取 隐马尔可夫模型 扩展DOM树

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基于隐马尔可夫树非高斯信号的建模分析与分类识别 被引量：1

13

作者 周越 杨杰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1721-1726,共6页

研究了基于小波域隐马尔可夫树模型非高斯信号的建模方法 .探讨了海洋环境噪声和船舶辐射噪声在不同工况下所表现出的不同模型特征 ,并根据它们在 HMT模型参数上的特征差异提出了一种新的检测方法 ,实验证明 ,该方法的检测性能比过零检... 研究了基于小波域隐马尔可夫树模型非高斯信号的建模方法 .探讨了海洋环境噪声和船舶辐射噪声在不同工况下所表现出的不同模型特征 ,并根据它们在 HMT模型参数上的特征差异提出了一种新的检测方法 ,实验证明 ,该方法的检测性能比过零检测、能量检测以及二阶统计量检测方法要好 .通过结合小波域隐马尔可夫模型和支撑向量机 ,提出了一种新的水声非高斯噪声信号的识别分类方法 ,实验证明 ,该方法具有较好的分类性能 . 展开更多

关键词 非高斯信号 小波域 隐马尔可夫树模型 支撑向量机 信号检测 信号识别 信号处理 建模方法

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双树复小波域隐Markov树模型降噪及在机械故障诊断中的应用 被引量：13

14

作者 苏文胜 王奉涛 +3 位作者 朱泓 张志新 李宏坤 郭正刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期47-52,共6页

提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐... 提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果。它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点。对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果。 展开更多

关键词 双树复小波变换 隐马尔可夫树模型 降噪 故障诊断

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基于双树复小波域HMT模型的煤燃烧火焰图像去噪 被引量：7

15

作者 吴一全 宋昱 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期59-65,共7页

锅炉煤燃烧火焰图像中存在的噪声会对后续的特征提取和温度重建造成不利的影响.为更有效地去除锅炉煤燃烧火焰图像中的噪声,文中提出了一种基于双树复小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的锅炉煤燃烧火焰图像去噪方法.首先对含噪火焰图像进行... 锅炉煤燃烧火焰图像中存在的噪声会对后续的特征提取和温度重建造成不利的影响.为更有效地去除锅炉煤燃烧火焰图像中的噪声,文中提出了一种基于双树复小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的锅炉煤燃烧火焰图像去噪方法.首先对含噪火焰图像进行双树复小波变换,然后依据HMT模型分别对双树复小波系数的实部和虚部进行建模,并采用期望值最大算法来估计模型参数,接着利用贝叶斯最小均方误差准则来估计无噪双树复小波系数,最后通过双树复小波逆变换得到去除噪声的火焰图像.实验结果表明,与小波域VisuShrink阈值法、基于小波域或Contourlet域HMT模型的方法相比,文中方法能够有效地抑制噪声,获得较高的峰值信噪比. 展开更多

关键词 图像处理 图像去噪 锅炉煤燃烧 火焰图像 双树复小波变换 隐马尔可夫树模型 期望值最大算法 贝叶斯估计

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小波域隐Markov树模型的图像去噪快速算法 被引量：2

16

作者 郭小卫 田铮 刘保利 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期457-462,共6页

小波域隐Markov树模型(HiddenMarkovTreeModel,简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT,对小波系数进... 小波域隐Markov树模型(HiddenMarkovTreeModel,简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT,对小波系数进行粗分类,在此基础上,不同类别的小波系数被分别建模,并将粗分类HMT的参数作为最终模型训练的初始化参数,从而提高了模型的精度,同时减小了训练算法的计算量。对于含复杂场景或纹理的图像,提出了基于方差粗分类的训练算法,也能有效地提高模型精度。对自然图像和SAR图像的去噪实验表明,采用粗分类训练算法的HMT去噪模型的去噪效果在客观指标上优于现有的HMT去噪模型。 展开更多

关键词 小波域隐Markov树模型(hmt) 小波变换 图像去噪 粗分类

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基于对偶树复小波域HMT模型的遥感图像融合

17

作者 韩成海 《现代电子技术》 2012年第16期57-61,共5页

针对遥感图像融合领域的实际应用,提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换,再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采... 针对遥感图像融合领域的实际应用,提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换,再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采用低频系数加权平均;高频系数先建模,再基于区域能量规则处理的方法,最后完成逆变换得到重构图像。将该算法与其他几种图像融合方法进行比较,实验表明,该算法能够取得较为理想的效果。 展开更多

关键词 遥感图像融合 对偶树复小波分解 隐马尔可夫树模型 空间分辨率

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基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割 被引量：22

18

作者 沙宇恒 丛琳 +1 位作者 孙强 焦李成 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期472-476,共5页

基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背... 基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果. 展开更多

关键词 图像分割 轮廓波 隐马尔可夫树模型 图像多尺度几何分析

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基于小波域HMT模型的图像超分辨率重构 被引量：21

19

作者 赵书斌 彭思龙 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1347-1352,共6页

小波域HMT模型采用混合高斯分布 ,并通过多尺度小波系数隐状态之间的Markov依赖性刻画自然图像小波系数随尺度减小呈指数衰减的特性 由于小波域HMT准确刻画了自然图像小波变换的统计特性 ,因此文中算法以此作为自然图像的先验模型 ,并... 小波域HMT模型采用混合高斯分布 ,并通过多尺度小波系数隐状态之间的Markov依赖性刻画自然图像小波系数随尺度减小呈指数衰减的特性 由于小波域HMT准确刻画了自然图像小波变换的统计特性 ,因此文中算法以此作为自然图像的先验模型 ,并把图像超分辨率问题表述为一个约束优化问题 ,采用Cycle Spinning方法抑制重构出的高分辨率图像中可能存在的震铃和锯齿等失真 最后 。 展开更多

关键词 图像超分辨率重构 小波域 hmt模型 隐马尔可夫树模型 小波变换 图像处理

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基于Cauchy分布的非下采样Shearlet HMT模型及其图像去噪应用 被引量：8

20

作者 王相海 朱毅欢 +2 位作者 吕芳 苏欣 宋传鸣 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2496-2508,共13页

Shearlet变换作为后小波时代的一个重要的多尺度几何分析工具具有良好的各向异性和方向捕捉性,同时它也可以对诸如图像等多维信号进行一种近最优的稀疏表示.非下采样Shearlet变换(NSST)在保持Shearlet变换特性的同时还具有平移不变特性... Shearlet变换作为后小波时代的一个重要的多尺度几何分析工具具有良好的各向异性和方向捕捉性,同时它也可以对诸如图像等多维信号进行一种近最优的稀疏表示.非下采样Shearlet变换(NSST)在保持Shearlet变换特性的同时还具有平移不变特性,这在具有丰富纹理和细节信息的图像处理中发挥着重要作用.该文首先对图像NSST方向子带内系数的概率密度分布进行分析,获得系数的稀疏统计特性和Cauchy分布拟合子带内系数的有效性;其次对NSST方向子带间系数的联合概率分布进行分析,获得方向子带系数间所具有的持续和传递特性,确定了一种NSST子带间树形架构的系数对应关系,进而提出一种NSST域隐马尔可夫模树模型(C-NSSTHMT),该模型通过Cauchy分布来拟合NSST系数,更好地揭示图像NSST变换后相同尺度子带内和不同尺度子带间系数的相关性.进一步提出一种基于所提出C-NSST-HMT模型的图像去噪算法,该算法对于含噪声方差为30和40的噪声图像,其去噪后的PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)较NSCT-HMT方法分别提高了1.995dB和1.193dB.特别对纹理和细节丰富的图像,该算法在去噪的同时,有效地保留了图像的几何信息. 展开更多

关键词 非下采样Shearlet变换 隐马尔可夫树模型 NSST-hmt Cauchy分布 支持向量机 图像去噪

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