1.問題の説明：
EMアルゴリズムを使用したウェーブレット領域の隠れマルコフモデルのパラメータトレーニング
2.プログラムの一部：
クリア;
すべて閉じる;
clc;
％==================画像を開く（水中カラー画像）==============
[imname 、pathname] = uigetfile（{'*。jpg'; ...
'* .bmp'; ...
'* .gif'; ...
'* .png'; ...
'* .tif'}、 ...
'画像のファイルを開く'）;
％===================================== ================================================== ================================================== ================================================== ================================================ == ================
％==================クラシック演算子============= ================================================== ================================================== ================================================== ================================================== ============================================== ==== ===============
I = imread（imname）;
I1 = im2double（I）;％カラー
画像シーケンスを倍精度に変換I2 = rgb2gray（I1）;％カラー画像を変換灰色の画像に
[thr、sorh、keepapp] = ddencmp（ 'den'、 'wv'、I2）;％ddencmpはデフォルトのしきい値（ソフトまたはハード）エントロピー標準を取得します
I3 = wdencmp（ 'gbl'、I2、 'sym4 '、2、thr、sorh、keepapp）;％ウェーブレットノイズ除去
I4 = medfilt2（I3、[9 9]）;％中央値フィルター
I5 = imresize（I4,0.8、'バイキュービック'）;％画像サイズ
BW1 = edge（I5、 'sobel'）;％sobel画像エッジ抽出
BW2 = edge（I5、 'roberts'）;％roberts画像エッジ抽出
BW3 = edge（I5、 'prewitt'）;％prewitt画像エッジ抽出
BW4 = edge（I5、 'log'）;％log画像エッジ抽出
BW5 = edge（I5、 'canny'）;％canny画像エッジ抽出
図;
subplot（1,2,1）;％画像は3つの画像に分割されます1行、最初の画像
imshow（I）;％plot
title（ 'original image'）;％annotation
subplot（1,2,2）;
imshow（I5）;
title（ 'median filtered image'）;％3番目の画像
％ =================古典的な演算子検出表示=========================
図;
subplot（ 2,3,1）;
imshow（BW1）;
title（ 'Sobel operator'）;
subplot（
2,3,2 ）; imshow（BW2）;
title（ 'Roberts operator'）;
subplot（2、3,3 ） ;
imshow（BW3）;
title（ 'Prewitt演算子'）;
subplot（2,3,4）;
imshow（BW4）;
title（ 'log operator'）;
subplot（2,3,5）;
imshow（BW5）;
title（ 'Canny operator'）;
％============ == ===========================================
％====== ================================================== ================================================== ================================================== ================================================== ========================================ウェーブレットエッジ検出======= ===================
％@@@@ @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ @@@
％使用したウェーブレット関数
％wname = 'bior4.4';
I5 = double（I5）;
％= ===============画像のウェーブレット分解============================== ================================================== ================================================== ================================================== ================================================== ================= ================
[c、s] = wavedec2（I5,3、 'bior4.4' ）;
％=======================リファクタリング======================= ==
a0 = wrcoef2（ 'a'、c、s、 'bior4.4'、0）;
a1 = wrcoef2（ 'a'、c、s、 'bior4.4'、1）;
a2 = wrcoef2（ 'a '、c、s、' bior4.4 '、2）;
a3 = wrcoef2（' a '、c、s、' bior4.4 '、3）;
3.シミュレーションの結論：
D-14