基于改进的非均匀方向滤波器组的HMT图像除噪

摘要

本文提出了一种基于改进的非均匀方向滤波器组的隐Markov树(HMT)模型的图像除噪算法。改进的非均匀方向滤波器组每层分解具有十二个高频子带和一个低频子带,通过对低频的重复分解得到多尺度信息,因此分解后的系数具有更好的聚类性和持续性。根据分解系数的特性建立新的四叉树模型,经过期望最大化(EM)算法训练系数并重构完成对图像的除噪处理。试验结果表明,通过该模型除噪后的图像视觉效果和峰值信噪比(PSNR)都有了较明显的提高。