基于轮廓波域块隐马尔可夫模型SAR图像去噪方法.pdf

本发明公开了一种基于轮廓波域块隐马尔可夫模型SAR图像去噪方法，它涉及图像处理领域，主要解决现有方法缺少空间适应性，细节信息丢失严重，边缘模糊的问题。其步骤为：(1)对数变换和Contourlet分解；(2)对Contourlet系数进行BlockHMM建模并训练；(3)利用估计参数对Contourlet系数进行校正；(4)对校正后的Contourlet数依次进行Contourlet逆变换和反对数变换，得到一次去噪图像；(5)对差值图像进行去噪，得到二次去噪图像；(6)对两次去噪图像进行融合，

2023-10-22

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基于小波域隐马尔可夫树模型的医学图像去噪.docx

基于小波域隐马尔可夫树模型的医学图像去噪随着医学图像技术的不断发展，医学图像成为临床医生进行病情诊断和治疗的重要依据。然而，由于种种因素的影响，医学图像中常常存在着各种噪声，这会严重影响医生对图像的分析和诊断。为了提高医学图像的质量，现在一种基于小波域隐马尔可夫树模型的医学图像去噪方法被提出。小波变换是一种局部基函数变换，它可以将信号分解成时间和频率上的小尺度波形。小波变换在信号处理和图像处理领域中被广泛应用，如去噪、特征提取等等。而小波域隐马尔可夫树模型则是一种基于小波域的图像去噪方法。这种方法通过对图

2024-11-10

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基于小波域隐马尔可夫模型的信号超分辨率重建.docx

基于小波域隐马尔可夫模型的信号超分辨率重建随着科技的不断发展，现代传感器越来越倾向于采集高分辨率的信号，其对于当前科学技术领域的发展、工业制造以及生活需求的不断提高都有着至关重要的作用。但是在实际操作中，高分辨率的数据处理与存储问题是我们必须面对的一个挑战。为了克服这个问题，一种被称为超分辨率重建的信号处理技术被广泛研究并应用到很多领域中，其中包括医学图像处理、遥感图像处理、视频压缩等等。在这些领域中，超分辨率恢复技术可以极大地提高信号质量，从而使其更具实际应用价值。本文将重点研究基于小波域隐马尔可夫模型

2024-11-12

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基于曲线波隐马尔可夫模型的人脸检测.docx

基于曲线波隐马尔可夫模型的人脸检测基于曲线波隐马尔可夫模型的人脸检测摘要：人脸检测是计算机视觉领域的一个重要问题。近年来，基于深度学习的方法在人脸检测任务上取得了巨大的成功。然而，深度学习方法需要大量的数据和计算资源，且对噪声和复杂场景有一定的敏感性。相比之下，曲线波隐马尔可夫模型（CB-HMM）是一种较为轻量级的方法，对噪声和复杂场景具有较好的鲁棒性。本文通过对CB-HMM模型进行改进，提出了一种基于曲线波隐马尔可夫模型的人脸检测方法。实验结果表明，该方法在不同数据集上取得了较好的检测性能。关键词：人脸

2024-11-14

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隐马尔可夫模型.ppt

隐马尔可夫模型HiddenMarkovModelHiddenMarkovModel思考题：主要内容一、隐马尔可夫模型的基本概念（1）HMM的基本概念1每个硬币代表一个状态;每个状态有两个观测值:正面H和反面T;每个状态产生H的概率：P(H);每个状态产生T的概率为：1-P(H)对比两个模型可见：马尔可夫模型的观测序列本身就是状态序列；隐马尔可夫模型的观测序列不是状态序列；设有N个篮子，每个都装了许多彩色小球，小球颜色有M种.现在按下列步骤产生出一个输出符号(颜色)序列:按某个初始概率分布，随机的选定一个篮

2024-10-18

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