基于小波域隐马尔可夫树模型的MATLAB图像去噪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一种基于小波域隐马尔可夫树（HMT）模型的图像去噪方法。通过对图像进行多尺度小波分解，建立小波系数间的统计依赖关系，并运用贝叶斯估计有效去除噪声，提升图像质量。

详 情 说 明

基于小波域隐马尔可夫树模型的图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波域隐马尔可夫树（HMT）模型的先进图像去噪算法。系统通过对含噪图像进行多尺度小波分解，在各子带中建立能够刻画小波系数间统计依赖关系的隐马尔可夫树模型，并运用贝叶斯估计方法恢复原始图像的小波系数，从而达到在抑制噪声的同时有效保留图像细节的目的。

功能特性

• 智能去噪处理：采用隐马尔可夫树模型精确描述小波系数的统计特性
• 多尺度分析：基于多分辨率小波分析技术，实现不同尺度下的噪声抑制
• 细节保留：通过贝叶斯估计方法平衡噪声去除与细节保护
• 性能评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评价指标
• 可视化分析：展示去噪前后小波系数分布对比图

使用方法

1. 准备含噪灰度图像（支持PNG、JPG、BMP等格式）
2. 设置噪声参数（主要针对高斯白噪声，可指定噪声方差）
3. 运行主程序进行去噪处理
4. 查看输出结果：

- 去噪后的重建图像 - 小波系数分布对比图 - 去噪性能指标（PSNR、SSIM值）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议使用256×256以上尺寸图像以获得最佳效果

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要实现了图像读取与预处理、小波多尺度分解、隐马尔可夫树模型训练、贝叶斯估计去噪、图像重建与可视化输出等完整功能链，同时包含性能指标计算与结果展示模块。