小波域隐Markov交叠树模型及块效应评价

本文针对小波域隐Markov树模型(hidden Markov tree model,HMT)的块效应问题,分析了块效应的产生机理,给出了以图像去噪为基础的块效应评价准则,并提出小波域隐Markov交叠树模型(hidden Markov overlappingtree model,HMOLT)和基于该模型的图像去噪算法。该模型通过对每个节点的数据扩展,使每个节点包括相邻的3个(1维)或9个(2维)小波系数,实现同一尺度相邻节点数据的交叠,有效地减轻HMT因树状结构而产生的块效应。实验表明,本文给出的模型和去噪算法,无论是在均方误差(MSE)、块效应指标,还是在主观视觉方面,都优于HMT和基于HMT的去噪算法。