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第 卷第 期 年 月 43 7 红外与激光工程 2014 7 Vol.43 No.7 Infrared and Laser Engineering Jul. 2014 基于CHMM 的尖锐频率局部化 Contourlet 域图像去噪 张红英 ，罗晓清 ，吴 小俊 ( 江南大学 物联 网工程 学院 ，江苏 无锡 214122) 摘 要： 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 用有效的变换机制并利 用上 下文信 息构建 了一个全 面的统计相 关模 型 ，充分表 达 了 轮廓 波 高频子 带 系数在尺度 间的持 续性 、尺度 内的 多方 向选择性和 空间邻域 内的能量聚集特性 ，更加 有利 于 图像 的去噪 处理 。 实验 结果表 明 ：该方法在提 高去噪 图像 PSNR 值 的 同时进一步改善 了其视 觉 效果 ，去噪性 能优 于基 于小波变换和原始 Contourlet 变换 的去噪方法。 关键词： 上 下文 ； 尖锐频 率 ； 图像 去噪 ； 隐马 尔科 夫模 型 ； 循环平移 中图分类号： TP391 ；TN911.4 文献标志码： A 文章编号： 1007-2276(2014)07-2341-08 Contextual hidden Markov model鄄based image denoising in sharp frequency localized Contourlet transform domain Zhang Hongying, Luo Xiaoqing, Wu Xiaojun (School of IoT Engineering , Jiangnan University , Wuxi 214122 , China) Abstract : A contextual hidden Markov model (CHMM) for image denoising application was presented in sharp frequency localized Contourlet transform (SFLCT) domain . Firstly , cycle spinning technology was employed on the noisy image, and then decomposed by the SFLCT into sub 鄄images, solving one drawback of the original Contourlet transform that its basis images were not localiz