BEMD与HMT结合的新型图像去噪算法：提升边缘保护性能

二维经验模态分解域的新型HMT模型图像去噪是一种创新的信号处理技术，针对非线性和非平稳图像中的噪声问题提供了一种有效解决方案。BEMD（Bidimensional Empirical Mode Decomposition）作为一种多尺度几何分析工具，它的核心在于分解信号为一系列固有模态分量，这些分量反映了不同尺度下的局部特征，尤其适合处理复杂的图像信号。 在本文中，作者融合了BEMD与隐马尔可夫树（HMT）模型，提出了一个基于BEMD的新型HMT模型。该去噪算法首先对含有噪声的图像进行BEMD分解，将图像信号转换为一组BEMD系数，这些系数包含了丰富的图像信息。然后，新型HMT模型被用来捕捉这些系数的动态特性，利用HMT的结构，能够更好地理解和建模图像数据的局部依赖关系。 HMT模型的参数估计采用了期望最大化（EM）算法，这是一种迭代优化方法，用于估计模型参数，特别是对于难以直接观测的数据，如BEMD系数中的噪声部分。通过训练后的BEMD系数，算法可以有效地去除非线性噪声，同时保持图像的边缘细节，因为HMT模型能够区分噪声和边缘特征。 相比于传统的图像去噪方法，如双边滤波、非局部均值、条件随机场和各向异性扩散，这种基于BEMD和HMT的策略具有更强的噪声抑制能力和更好的边缘保护能力。它克服了传统方法可能带来的过度平滑或边缘信息丢失的问题，使得去噪后的图像在保持视觉质量的同时，保留了更多的纹理细节。 总结来说，这项研究为图像去噪领域提供了新的思路和技术手段，通过结合BEMD和HMT模型，不仅提高了去噪的精度，还提升了边缘保护的能力，展现出在实际应用中优于现有HMT图像去噪方案的潜力。关键词包括图像去噪、二维经验模态分解、隐马尔可夫树以及参数估计，这些都是理解这一创新方法及其优势的关键术语。