申 森

（太原大学外语师范学院，山西 太原 030012）

框架域子带间局部隐马尔可夫模型在图像去噪中的应用

申 森

（太原大学外语师范学院，山西 太原 030012）

噪声是影响图象质量的主要因素，因此，有必要在分析和利用图像之前消除噪声。在本文中，研究了基于框架域子带间局部隐马尔可夫模型。这种模型能很好地捕捉小波框架系数的“聚集”特性，也能捕捉方向间小波框架系数的相关性。本文利用这种模型进行图像去噪。实验表明，本文提出的去噪方法取得了较高的去噪结果。

局部隐马尔可夫模型；图像去噪；小波变换

1.引言

图像在采集、获取以及传输的过程中，往往要受到噪声的污染，成为影响视觉质量的含噪图像。图像降噪的目的就是尽可能好地改善图像的质量。人们根据实际图像的特点、噪声的统计特征和频谱分布规律发展了各式各样的降噪方法，其中最为直观的方法是根据噪声能量一般集中于高频，而图像频谱则分布于一个有限区间的特点，采用低通滤波的方式进行降噪，例如滑动平均窗滤波器、Wiener 线性滤波器等。文献[1]通过建立描述边缘的数学模型，提出了边缘重构技术。Yang[2]，Charbonnier[3]提出了半二次正则化方法，能很好地保持图像的边缘。

近年来，人们将小波变换与其它方法结合实现对图像降噪。Crouse 等人将小波理论与马尔可夫模型(HMM) 联系起来，提出小波域隐马尔可夫模型[4]-[6]。一些学者利用小波域隐马尔可夫模型，特别是小波域隐马尔可夫树模型，来进行图像处理，如图像去噪[7][8]，图像分隔[9]。……