基于Contourlet域多状态HMT模型的含噪图像增强方法

摘要

本发明涉及在Contourlet域上，利用多状态隐马尔科夫树HMT模型，对含噪图像进行增强的方法，尤其是基于Contourlet域多状态HMT模型的含噪图像增强方法。本发明方法具有以下优点：1.采用了非下采样Contourlet变换，可以有效捕捉到含噪图像中的线状和轮廓状几何信息，有利于图像的后续处理。2.引入了循环平移策略，可以有效避免因Contoutlet变换缺乏平移不变性，而易在增强后的图像中产生的人工失真。3.通过构建Contourlet域HMT模型的多种隐状态，进一步模拟出Contourlet域系数的近噪声和近强边缘成分，有利于获得细节特征突出，均匀区域平滑的增强结果。