小波域隐马尔可夫模型的图像降噪

资 源 简 介

小波域隐马尔可夫模型的图像降噪

详 情 说 明

小波域隐马尔可夫模型（HMT）是当前性能领先的图像降噪方法之一，它巧妙结合了小波变换的多尺度特性和隐马尔可夫模型的统计建模优势。该方法首先通过小波变换将图像分解到不同频率子带，这种多尺度表示能有效分离噪声与真实信号。与普通小波阈值法不同，HMT模型的核心突破在于建立了小波系数间的跨尺度依赖关系。

在建模过程中，每个小波系数被看作具有"大"和"小"两种隐状态的随机变量，通过状态转移概率矩阵描述父子系数间的状态关联。这种结构能准确捕捉图像边缘和纹理在多个尺度上的延续特性。模型训练阶段采用EM算法估计参数，降噪时通过贝叶斯估计得到最优小波系数。实验证明，相比传统方法，该模型在保持图像细节的同时能更彻底地去除噪声，尤其对高斯白噪声的抑制效果显著。

该方法在医学影像、卫星遥感等需要高精度降噪的领域表现突出。其创新性在于将图像的结构化先验知识通过概率图模型进行数学表达，实现了信号统计特性与几何特性的统一建模。