基于小波域HMT模型的图像去噪研究

• 作者: 李文鑫 范文兵 陈静
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 图像去噪 隐马尔可夫树模型 小波变换 白噪声
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 图像分析
• 页码范围: 110-112,115
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2009.06.032

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文鑫		12	39	3.0	6.0
2	范文兵	郑州大学信息工程学院	58	345	9.0	15.0
3	陈静		26	81	6.0	7.0