10.3969/j.issn.1000-565X.2014.01.011
基于双树复小波域HMT模型的煤燃烧火焰图像去噪
锅炉煤燃烧火焰图像中存在的噪声会对后续的特征提取和温度重建造成不利的影响。为更有效地去除锅炉煤燃烧火焰图像中的噪声，文中提出了一种基于双树复小波域隐马尔可夫树（HMT）模型的锅炉煤燃烧火焰图像去噪方法。首先对含噪火焰图像进行双树复小波变换，然后依据HMT模型分别对双树复小波系数的实部和虚部进行建模，并采用期望值最大算法来估计模型参数，接着利用贝叶斯最小均方误差准则来估计无噪双树复小波系数，最后通过双树复小波逆变换得到去除噪声的火焰图像。实验结果表明，与小波域VisuShrink阈值法、基于小波域或Contourlet域HMT模型的方法相比，文中方法能够有效地抑制噪声，获得较高的峰值信噪比。
图像处理、图像去噪、锅炉煤燃烧、火焰图像、双树复小波变换、隐马尔可夫树模型、期望值最大算法、贝叶斯估计
TN911.73;TK223.6
国家自然科学基金资助项目60872065；华中科技大学煤燃烧国家重点实验室开放基金资助项目FSKLCC1001；江苏省高校优势学科建设工程资助项目
2014-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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