MATLAB实现的基于Contourlet变换的隐马尔科夫树图像处理系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的隐马尔科夫树模型处理框架，能够对输入图像进行多尺度、多方向的Contourlet分解，并通过HMT模型对变换系数进行统计分析。系统支持图像特征提取和统计建模，适用于图像处理研究。

详 情 说 明

基于Contourlet变换的隐马尔科夫树图像建模与处理系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的隐马尔科夫树（HMT）模型处理框架，专门用于分析图像的Contourlet变换系数。系统基于Po和Do提出的方向性多尺度图像建模理论，通过对输入图像进行Contourlet多尺度方向分解，并利用隐马尔科夫树对变换系数进行统计建模，实现了高效的图像去噪和纹理恢复功能。

功能特性

• 多尺度方向分析：采用Contourlet变换实现图像的多尺度、多方向分解
• 统计建模：基于隐马尔科夫树（HMT）对变换系数进行精确统计建模
• 图像去噪：结合贝叶斯估计和系数阈值处理，有效去除图像噪声
• 纹理保持：利用HMT模型特性，在去噪过程中保持图像纹理特征
• 性能评估：提供PSNR和SSIM量化指标评估去噪效果
• 参数可配置：支持分解尺度、方向数、噪声参数等灵活配置

使用方法

输入参数

• 待处理图像：支持JPG、PNG、BMP等标准格式的灰度或彩色图像（自动转换为灰度处理）
• 噪声参数：可选添加的高斯噪声方差参数
• 变换参数：Contourlet分解的尺度数和方向数配置
• 模型训练参数：HMT模型训练的迭代次数和收敛阈值

输出结果

• Contourlet系数矩阵（多尺度多方向的变换系数）
• HMT模型参数（状态概率、转移概率和观测概率分布）
• 去噪后图像（经过HMT模型处理后的清晰图像）
• 纹理恢复结果（保持原始纹理特征的恢复图像）
• 性能指标（PSNR和SSIM量化评估结果）

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，集成了完整的图像处理流程。其主要功能包括：图像读取与预处理、Contourlet变换参数配置与分解执行、隐马尔科夫树模型的初始化与训练、基于贝叶斯估计的图像去噪算法实现、纹理特征保持的恢复处理、结果图像的生成与显示，以及去噪性能的量化评估计算。该文件通过模块化设计协调各功能组件，确保整个处理流程的高效运行。