李宏升，徐洪章

（黄淮学院，河南驻马店463000）

基于隐式马尔科夫参数模型的图像消噪研究

李宏升，徐洪章

（黄淮学院，河南驻马店463000）

针对隐式马尔科夫模型在图像消噪中的不足，采用参数求解方法。首先对参数模型三元组确定其限制条件，通过递归计算状态概率，通过最大似然估计来使期望最大化，期望最大化过程包括期望过程和最大化过程；在图像消噪中提取观察信号过程利用Kullback-Leibler距离设置其阈值，最终给出了参数解。实验仿真表明本文算法能够保持图像有用信息，执行速度快。

隐式马尔科夫；参数；消噪

1 引 言

图像在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，为了保持图像原特征，需要对接收的图像进行消噪处理［1］。

目前图像消噪方法有：阈值法实现简单，但消噪效果并不能满足人们日益提高的需求；区域生长法按照预先定义的准则进行消噪，但要求选择种子图像，受噪音影响大易出现小噪声颗粒；小波变换可对图像进行多尺度的细化，但是图像噪声分布较平坦时，其分解后系数的代表性将较差；数学形态学执行速度慢；传统的马尔科夫模型不必假定图像是广义平稳过程，但是没有将图像邻域像素强度值以及像素间的距离关系引入函数中；模糊马尔科夫预测模型考虑每个图像元与一组邻近像元的分布关系，但是需要建立图像的隶属度函信息［2－4］。

在马尔科夫模型中，如何得到参数值，使图像消噪精确，一直是学术界研究的热点。……