【摘 要】
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小波域隐Markov树模型(Hidden Markov Tree Model, 简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大.文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训
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小波域隐Markov树模型(Hidden Markov Tree Model, 简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征,但模型训练算法计算量大.文中以图像去噪为应用背景,提出了基于HMT粗分类的多树训练算法.该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT,对小波系数进行粗分类,在此基础上,不同类别的小波系数被分别建模,并将粗分类HMT的参数作为最终模型训练的初始化参数,从而提高了模型的精度,同时减小了训练算法的计算量.对于含复杂场景或纹理的图像,提出了基于方差粗分类的训练算法,也能有效地提高模型精度.对自然
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