【摘 要】
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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 Markov Tree,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 Pack
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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广西可信软件重点实验室开放课题（kx201102）
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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 Markov Tree,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
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