基于小波域混合状态隐马尔科夫树模型的文本图像子带分割算法

针对文本图像提出了一种基于小波域混合状态HMT（Hidden Markov Tree）文本图像子带分割算法．该算法在充分考虑经二维小波变换后各子带之间相关性的同时，分别对背景、文字、图片三种纹理建立了不同状态的HMT模型，并且通过计算机仿真实验说明了陔算法的有效性。     

一种视频对象分割新方法

本文提出了一种新的基于时空信息的多尺度视频对象分割算法。该算法首先通过对称帧差运算获得当前帧的运动对象;其次。使用基于高频小波系数及其统计特性的多尺度方法来进行空域分割。将空域分割结果与时域的对称帧差分割结果相融合,得到最终的运动对象。分割结果表明,该算法分离出的运动对象定位精度较高,且具有一定的实时性。     

一种图像数据压缩方法

提出了一种小波变换中Ｍａｌｌａｔ算法的图像数据压缩方法。这种方法通过对图像进行多尺度描述,可实现时／频局部化特性,可使图像具有很高的压缩比和质量。     

一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法

综合扩展的分水岭变换和分水线动态范围,提出了适用于高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法。该方法首先计算多光谱图像的梯度,接着去除梯度图像上不相关的局部最小区域,然后计算分水岭的动态范围,通过设置不同的阈值,得到多层次(多尺度)分割结果。采用城市地区的高分辨率数据来评价所提出的方法,并与现有的图像分割方法进行比较。实验结果表明,该方法可生成多层次的分割结果,并较准确地分割出地物特征。分割结果反映了地物的多层次信息,为后续的面向对象分析提供了有意义的参考。     

一种基于小波变换的文本图像阈值法分割

用Haar小波分解图像,并基于LH和HL高频带Haar小波系数的统计分布规律将文本图像分割为文字、画面和背景．实验结果表明方法分割有效．     

一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法

综合扩展的分水岭变换和分水线动态范围,提出了适用于高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法。该方法首先计算多光谱图像的梯度,接着去除梯度图像上不相关的局部最小区域,然后计算分水岭的动态范围,通过设置不同的阈值,得到多层次（多尺度）分割结果。采用城市地区的高分辨率数据来评价所提出的方法,并与现有的图像分割方法进行比较。实验结果表明,该方法可生成多层次的分割结果,并较准确地分割出地物特征。分割结果反映了地物的多层次信息,为后续的面向对象分析提供了有意义的参考。     

小波变换与HMT模型的图像插值算法

 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减性,将图像的小波系数建模为隐马尔可夫树模型。该模型考虑了小波系数间的统计相关性,把图像插值问题表述为一个约束优化问题,获得了能够保持原始图像丰富高频信息的高分辨率插值图像。试验结果表明,该算法在一定程度上改善了传统插值算法引起的锯齿效应和平滑效应,插值后的图像在峰值信噪比和视觉效果方面都有明显提高。     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

基于小波域HMT模型的图像复原

小波域隐马尔可夫树（HMT）模型采用混合高斯模型刻画各子带系数的概率分布,并通过小波系数隐状态在多个尺度之间的Markov依赖性来刻画自然图像小波系数随尺度呈指数衰减的特性.提出了基于小波域HMT模型的图像复原算法作为自然图像的先验模型,将图像复原问题转化为一个约束优化问题并用共轭梯度法对其进行求解.实验结果表明,该算法较好地再现了各种边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉效果方面都有显著的提高.     

基于小波域隐马尔可夫模型多尺度图像分割

提出了一种基于小波域自适应上下文结构的多尺度图像分割算法（JACMS）．该算法为了减小计算复杂度,采用隐马尔可夫半树模型和参数加权训练算法,得到了可靠的初始分割．为了获得较好的区域一致性和边缘准确性,在进行尺度间融合时,采用自适应的上下文结构分别应用于图像纹理均质区域和图像纹理边缘,保证了图像大致轮廓的准确性和可靠性,提高了分割后图像纹理边缘的精确度．对合成图像与航摄像片的实验结果表明,该方法的分割错误概率低于传统的基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割方法,且对真实图像得到了理想的分割效果．     

基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断

提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的.     

隐马尔可夫模型及在人脸识别算法中的应用

介绍了隐马尔可夫模型(HMM)及其三大算法,并将其引入人脸识别的研究中,描述了一种基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法.一幅正面人脸图像的重要特征具有一定的顺序,它可以通过一维的HMM来建模,每个特征区域被指定为一个状态,通过K-L变换将降维以后的特征矢量作为观察矢量.和其他人脸识别的方法比较,隐马尔可夫模型更能为人脸检测和识别提供灵活的框架.     

基于小波域隐马尔可夫模型的信号处理技术研究

研究寻北仪惯性传感器信号处理问题,采用基于小波域的隐马尔可夫模型(WHMM),对连续旋转式寻北仪陀螺的输出信号进行降噪处理. WHMM使用混合高斯模型描述小波系数的分布特性,隐状态间的概率转换描述不同尺度小波系数间的相互关系,并采用期望极大化(EM) 算法对模型参数进行训练. 通过训练得到的WHMM估计真实信号的小波系数,将估计出的小波系数进行逆小波变换,实现信号的降噪处理. 应用实例表明,该方法对陀螺输出信号有效地进行了降噪处理,抑制了干扰,提高了寻北精度.     

关于隐马尔可夫模型的一个极限性质

隐马尔可夫模型是研究发音过程、神经生理学与生物遗传等问题的有力工具,并且在弱相依变量的建模上得到了广泛应用.本文假定隐藏的马氏链为非齐次的,从而导出了该模型泛函序列{fn(X0,...,Xn,Yn)}的强极限定理.     

n阶隐马尔可夫模型的参数估计

给出了n阶隐马尔可夫模型( HMMn)的定义及结构.在传统的隐马尔可夫模型及二阶隐马尔可夫模型( HMM2)的基础上研究了HMMn的前向、后向算法,Baum-Welch算法,并导出了HMMn在单观测序列和多观测序列培训两种情况下的参数估计公式.     

一个对隐马尔可夫模型用于自由语句说话人的研究

研究了遍历型和从左到右型隐马尔可夫模型用于自由语句的说话人识别．本文作者与其合作者已在过去发表的研究成果中阐明，由于遍历型模型可自动将音素根据语音类分配到各状态上，所以这种模型很适用于自由语句的说话人识别．对于从左到右型模型，我们用了一个子字技术来适合自由语句实验．我们预计此方法会较遍历模型更好，因为它不仅能反映说话人的静态信息，而且还能反映语声动态信息．在对于美国《ＴＩＭＩＴ》语声库中的４０个人的实验中，遍历型模型和从左到右型模型的说话人识别率分别达到８７．５％和１００％．     

基于隐马尔可夫模型的舰船辐射噪声目标识别

将隐马尔可夫模型引入到舰船噪声目标识别中。选择MEL频率倒谱及其差值参数作为模型的观察序列,分别采用Baum-Welch算法和Viterbi算法对模型进行训练和识别。对这一模型进行了计算机模拟,并利用潜艇、鱼雷和水面舰3类目标的海上实录噪声对其识别性能进行了测试,正确识别率为87%。实验表明,用隐马尔可夫模型对舰船辐射噪声进行目标识别可以取得较好的效果。