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提出了一种基于上下文信息隐马尔科夫模型(CHMM)的尖锐频率局部化Contourlet域图像去噪方法。首先,对噪声图像进行循环平移操作,再利用尖锐频率局部化Contourlet变换对平移后的图像进行分解,解决了原始Contourlet变换频率非局部化及缺乏平移不变性的问题,抑制图像在奇异点处产生的伪吉布斯现象。然后,设计一种新的上下文构造方案,针对图像高频子带系数构建CHMM进行去噪处理。最后,执行尖锐频率局部化Contourlet逆变换以及逆向循环平移操作获得最终的去噪图像。文中方法采用有效的变换