HMT模型相关论文
压缩感知是针对稀疏或者可压缩的信号提出的一种新理论，在信号采样的过程中，同时对信号进行压缩，它的采样速率远远低于传统的奈奎斯特......
图像增强是对图像的低层次处理，处于预处理阶段，是在整个图像处理过程中承前启后的重要环节，对图像的高层次处理的成功与否具有重要影......
Brushlet变换是Meyer和Coifman于1997年提出。作为一种多尺度几何分析工具,它对图像中的方向信息非常敏感。Brushlet变换已在图像......
学位
在图像图像处理领域,超分辨率重构一直都是难度很大且极富挑战性的研究课题。随着互联网的高速发展,手机、Pad和电脑等显示设备的......
图像去噪作为图像处理的基础环节，它的任务是尽可能地去除无用的信息，在容许的范围内改善图像的质量。近年来，由于小波技术和多尺度理......
本文在已有文献的基础上 ,通过分析不同子带小波系数之间的相关性 ,提出了一类基于小波域HMT(HiddenMarkovTree)模型文本图像分割......
提出了一种结合权值背景融合的小波域多尺度图像分割方法。首先通过小波域隐马尔可夫树模型获得图像各个尺度上的初始分割,然后为......
如何得到有效的融合系数是图像融合的关键.文中从图像的统计特性出发,构造了对比度塔(CP)和GHM多小波,建立了多小波HMT模型以捕获......
Wavelet transformation and hidden Markov model are used in wavelet-based HMT model for analyzing andprocessing images. E......
提出了一种基于小波域隐马尔可夫树 (HMT)模型的 RGB彩色图像超分辨率算法。由于彩色图像 3个通道之间具有的相关性 ,对 3个通道分......
由于已有小波域HMT(hidden Markov tree)图像分割算法在上下文融合阶段直接对数据块大小不等的相邻两尺度进行信息融合,导致细节信......
从SAR图像相干斑噪声的统计特点出发，将Curvelet变换与隐马尔可夫树（HMT）模型相结合，提出了一种基于Curvelet域隐马尔可夫树（HMT）模型的......
针对block-DCT(Discrete Cosine Transform)域加性噪声隐写图像,基于隐马尔科夫树HMT(Hiding Markov Tree)模型,提出一种新的隐写......
小波域HMT模型采用混合高斯分布 ,并通过多尺度小波系数隐状态之间的Markov依赖性刻画自然图像小波系数随尺度减小呈指数衰减的特......
引入一种新的文本图像分割方法 :两步隐马尔科夫树模型 (HMT)多尺度文本图像分割 .该分割方法是在文献 [1]的基础上 ,先将背景分出......
为实现图像的超分辨率处理,提出利用HMT模型简洁地表示小波系数的概率结构。小波域HMT模型根据小波系数尺度之间的持续性和指数衰......
将Contourlet变换用于SAR图像的统计特性研究中．基于Contourlet域隐马尔可夫树模型（CHMT），从图像复原的角度出发，结合最小均方误差估计......
传统数据采样的基本理论—Nyquist-Shanon采样定理要求必须以信号带宽2倍的速率进行采样。随着传感系统获取数据的能力的不断增强，......
图形融合是将来自于同一场景、不同传感器,或者是由同一传感器在不同时刻获得的多幅图像中的重要信息进行提取、保留,进而合并成一......
在基于HMT模型进行图像分割的方法中,多尺度分割结果融合的好坏直接影响了最终分割结果的优劣。针对现有的基于单一背景向量的融合......
