基于小波域隐马尔可夫树模型的医学图像去噪

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比，方法不但可以保留图像的边缘信息，该而且能提高去嗓后图像的峰值信噪比。结论：同时用该方法处理ＤＲ图像．处理
结果表明此方法在噪声去除、节质量及骨骼锐化等方面比传统的高斯滤波及小坡阈值滤波等方法效果要好。细
ＴＥＩＲＳＡＣＥＯＲ研究论著ＨＳＳ＆ＥＥＲＨＲＰＴＩ
基于小波域隐马尔可夫树模型的医学图像去噪
傅伟，万洪晓，涂刚 Nhomakorabea【摘要】目的：为了更好地去除ＤＲ医学图像噪声。方法：通过分析其噪声来源，在小波去噪和小波域隐马尔可夫模型的基
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础上，行改进，引入了方差不变性变换来调整原始图像的噪声模型为高斯噪声模型；进即图像分解为不同频率的不同子带，隐马尔可夫树模型则用来规划小波系数的边缘分布。而结果：自然图像处理实验结果表明，与普通的小波去噪方法相
【键词】小波变换；渡域隐马尔可夫树模型；差不变性变换；关小方图像去噪；高斯噪声［国图书资料分类号］Ｔ３１１［献标识码］Ａ［章编号］１０ — ８８２１）１０３ — ３中Ｐ９．文４文０３８６（０００ — ０４０
ＭｅｉａｍａｅＤｅｉｉｓｄｏＷａｅｅ —ＤｏａｎＨｉｅＭａｋｏｅｄｃｌＩｇｎｏｓｎｇＢａｅｎｖｌｔ－ｍｉｄｄｎｒｖＴｒｅ
ＦＵｅＡＮｎｇｘａＷｉ，ＷＨｏ－ｉｏ，ＴＵｎｇＧａ