隐马尔科夫树模型的CR影像消噪算法研究

摘要

计算机X线摄影(Computed Radiography,CR)影像噪声主要为高斯白噪声,通常使用统计模型捕捉影像的结构,但由于小波变换的移变性和弱方向选择性的影响,降低了模型的准确性和实时性.为提高影像精度,将隐马尔科夫树模型(Hidden MarkovTree,HMT)扩展至超解析小波包范围,并给出了一种新的消噪算法.首先使用超解析小波包(Hyperanalytic Wavelet Packets Transform,HWPT)分解影像信号,并在局部窗口定义“兴趣信号”来模拟无噪小波系数,最后用隐马尔科夫树模型获取尺度间小波系数的相关性.实验结果表明,给出算法的消噪效果优于典型的消噪方法,且具有较低的计算复杂度,能有效应用于X线影像优化消噪问题上.