核心提示：A13，包括程序操作录像...
1.完整项目描述和程序获取
面包多安全交易平台:https://mbd.pub/o/bread/Y5uYlJly
如果链接失效，程序调试报错或者项目合作可以加微信或者QQ联系。
2.部分源码
3.部分仿真图预览
4.算法概述
为适应图像的空域非平稳变化, 提出了一种基于小波域分类隐马尔可夫树(CHMT)模型的图像去噪方法.该模型中,图像在每一尺度每一子带的小波系数均被分成C组以突出其空域非平稳变化 的特征,这样原来的一棵小波四叉树被分成了C棵具有不同HMT参数的小波四叉树,再经过合理的初始化和期望最大化(EM)算法训练参数,反变换恢复.实验 结果表明,与已有方法相比,该方法在不增加计算量的前提下,明显改善了所恢复图像的质量(PSNR).
采用基于小波域隐马尔可夫树模型(HMT)对纹理进行分析,并有机地结合遥感图像的要求和特点进行深入研究。由于小波系数不满足高斯分布,在同尺度内和尺度间都表现为一种潜在的依赖关系,所以小波域HMT模型较准确地揭示了小波系数间的这些依赖关系。
在马尔可夫模型中，每个状态代表了一个可观察的事件，所以，马尔可夫模型有时又称作可视马尔可夫模型（visibleMarkovmodel，VMM），这在某种程度上限制了模型的适应性。
