论文部分内容阅读
多尺度变换域隐马尔可夫模型能够有效地描述变换域系数在尺度间、尺度内和方向间的统计相关性，是一种新的统计图像感知与识别方法．文中以变换域系数的统计相关性描述为中心，以模型的设计和应用的开展为两翼，深入分析了子波变换的三级统计特性与机理，比较研究了多尺度变换域的十种统计模型，并系统评述了这些模型在图像感知、处理和分析中的最新进展．同时，具体论述了这一领域研究中两类成功的实例：图像去噪和图像纹理分割．对于前者，以Lena图像为测试用例分析比较了以变换域统计模型为核心的8种算法的去噪性能；对于后者，按照分割类型（