分享更有价值
被信任是一种快乐

matlab如何实现图像去噪处理

文章页正文上

这篇文章主要介绍了matlab如何实现图像去噪处理的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇matlab如何实现图像去噪处理文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。隐马尔可夫模型(HMM)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型,由马尔可夫链演变而来。HMM是一种双层结构的模型[6],一层是状态转移过程,由一个一阶离散马尔可夫过程来描述,由状态转移矩阵表示,满足马尔可夫假设;另一层是可见的随机过程的状态(或状态跳转)产生观测矢量的过程,用观测矢量概率分布表示。对于任意一个随机事件,如图1所示,有一组观测值序列O1,O2,…,OT,该事件还隐含着一个状态序列Q1,Q2,…,QT。虚线上方是随机事件状态的转移情况,通过转移矩阵来描述,满足马尔可夫性;虚线下方是能够得免费云主机、域名到的观测值,满足输出独立性假设。1998年,Crouse和Nowak对隐马尔可夫的链式结构进行了扩展,并结合小波变换与多尺度马尔科夫模型,提出了小波域隐马尔可夫树模型。HMT模型可以看作是一种树状的HMM模型,因此能够很好地描述小波系数的统计特征,目前,已广泛应用于信号检测与估计、图像去噪和图像分割等方面。%load lena512;pepper=imread(‘peppers.png’);pepper=double(pepper)/256;sigma = 0.1; %noise standard deviationhh = daubcqf(4); %wavelet filterx = pepper + sigma*randn(size(pepper));disp([‘PSNR of noisy image is ‘ num2str(psnr(pepper,x)) ‘dB’]);y=hdenoise(x,hh);disp([‘PSNR of denoised image is ‘ num2str(psnr(pepper,y)) ‘dB’]);figure(1);subplot(121)image(x*255+1);colormap(gray(256));axis square;title(‘Noisy image’);subplot(122)image(y*255+1);colormap(gray(256));axis square;title(‘Denoised image’);关于“matlab如何实现图像去噪处理”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“matlab如何实现图像去噪处理”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注云技术行业资讯频道。

相关推荐: es6中export default如何用

这篇文章主要介绍了es6中export default如何用的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇es6中export default如何用文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。 在es6中,“export defaul…

文章页内容下
赞(0) 打赏
版权声明:本站采用知识共享、学习交流,不允许用于商业用途;文章由发布者自行承担一切责任,与本站无关。
文章页正文下
文章页评论上

云服务器、web空间可免费试用

宝塔面板主机、支持php,mysql等,SSL部署;安全高速企业专供99.999%稳定,另有高防主机、不限制内容等类型,具体可咨询QQ:360163164,Tel同微信:18905205712

主机选购导航云服务器试用

登录

找回密码

注册