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本文提出了一种可靠的图像去噪算法，基于观察图像是期望图像叠加了不规则噪声的假没，用有限高斯混合分布（FNM）描述期望图像分解小波系数（WC）的先验分布，用隐马尔可夫模型（HMM）描述同一方向不同分解级之间的小波系数的依赖关系，采用Bayes准则，根据期望图像的后验分布（以观测图像为条件）所对应的HMM模型的条件概率，用EM（expectmion maximization）优化算法，获得MAP（maximization a posteriori）准则下的去噪图像。针对银基触头材料表面形貌去噪对几种算法作定性