1.問題の説明：
ウェーブレット領域の隠れマルコフツリーモデルに基づく画像ノイズ除去法。隠れマルコフモデル（HMM）は、隠れマルコフ連鎖から観測シーケンスをランダムに生成するプロセスを記述し、生成モデルに属します。HMMは、時系列に関する確率モデルであり、隠れマルコフ連鎖から観測不可能な状態の乱数列（状態シーケンス）をランダムに生成し、各状態から観測の乱数列（観測シーケンス）を生成するプロセスを記述します。
2.プログラムの一部：
M =サイズ（ES、1）;
P =サイズ（w、1）;
level = log2（P）;
BE = zeros（M、P、P）;
BEP = zeros（M、P、P）;
BER = zeros（M、P、P）;
AL = zeros（M、P、P）;
P1 = zeros（M、P、P）;
P2 = zeros（M、M、P、P）;
％UPステップ
wtmp = repmat（w、[1 1 M]）;
wtmp = shiftdim（wtmp、2）;
si = 2 ^（レベル-1）+1; ei = P; sj = 2 ^（レベル-1）+1; ej = P;
gtmp = gauss（wtmp、MU、SI）;
scale = repmat（mean（gtmp、1）、[M 1 1]）;
BE（：、si：ei、sj：ej）= gtmp（：、si：ei、sj：ej）./ scale（：、si：ei、sj：ej）;
％clear MUtmp SItmp;
k =レベルの場合：-1：2
J = 2 ^（k-1）; J2 = J * J; si = J + 1; ei = 2 * J; sj = J + 1; ej = 2 * J;
EStmp = reshape（ES（：、：、si：ei、sj：ej）、M、M * J2）;
M == 2の場合
%%%%%% M = 2の場合、以下の方が高速です
BEtmp = zeros（M、M * J2）;
BEtmp（：、1：M：（M * J2））= reshape（BE（：、si：ei、sj：ej）、M、J2）;
BEtmp（：、2：M：（M * J2））= BEtmp（：、1：M：（M * J2））;
else
％一般的なM（2に等しくない）の場合、次を使用します
％
BEtmp = zeros（M、M * 4 ^（k-1））;
m = 1：Mの場合
BEtmp（：、m：M：（M * 4 ^（k-1）））= reshape（BE（：、si：ei、sj：ej、:)、M、4 ^（k -1））;
終わり;
終わり;
BEtmp = reshape（EStmp。* BEtmp、[MMJJ]）;
BEP（：、si：ei、sj：ej）= squeeze（sum（BEtmp、1））;
sni = J / 2 + 1; eni = si-1; snj = J / 2 + 1; enj = sj-1;
％ベータ子行列の
構築BCtmp = BEP（：、si：2：ei、sj：2：ej）;
BCtmp = BCtmp。* BEP（：、si + 1：2：ei、sj：2：ej）;
BCtmp = BCtmp。* BEP（：、si：2：ei、sj + 1：2：ej）;
BCtmp = BCtmp。* BEP（：、si + 1：2：ei、sj + 1：2：ej）;
scaletmp = repmat（mean（BCtmp、1）、[M 1 1]）;
scale（：、sni：eni、snj：enj）= scale（：、sni：eni、snj：enj）。* scaletmp;
BE（：、sni：eni、snj：enj）= gtmp（：、sni：eni、snj：enj）./ scale（：、sni：eni、snj：enj）。* BCtmp;
％構成BE（：、pai（i）、paj（j）、dindex）行列
Btmp =ゼロ（M、J、J）;
Btmp（：、1：2：J、1：2：J）= BE（：、sni：eni、snj：engine）;
Btmp（：、2：2：J、1：2：J）= BE（：、sni：eni、snj：engine）;
Btmp（：、1：2：J、2：2：J）= BE（：、sni：eni、snj：engine）;
Btmp（：、2：2：J、2：2：J）= BE（：、sni：eni、snj：engine）;
BER（：、si：ei、sj：ej）= Btmp。/ BEP（：、si：ei、sj：ej）;
終わり;
EStmp BEtmp BCtmpBtmpをクリアします。
％DOWNステップ
％initialize
AL（：、2,2）= PS（：、2,2）;
k = 2の場合：レベル
J = 2 ^（k-1）; J2 = J * J;
si = J + 1; ei = 2 * J; sj = J + 1; ej = 2 * J;
sni = J / 2 + 1; eni = si-1; snj = J / 2 + 1; エンジン= sj-1;
Atmp =ゼロ（M、J、J）;
Atmp（：、1：2：J、1：2：J）= AL（：、sni：eni、snj：エンジン）;
Atmp（：、2：2：J、1：2：J）= AL（：、sni：eni、snj：エンジン）;
Atmp（：、1：2：J、2：2：J）= AL（：、sni：eni、snj：エンジン）;
Atmp（：、2：2：J、2：2：J）= AL（：、sni：eni、snj：エンジン）;
Atmp = repmat（reshape（Atmp。* BER（：、si：ei、sj：ej）、1、M * J2）、[M 1]）;
EStmp = reshape（ES（：、：、si：ei、sj：ej）、M、M * J2）;
ALtmp = reshape（EStmp。* Atmp、[MMJJ]）;
AL（：、si：ei、sj：ej）= squeeze（sum（ALtmp、2））;
終わり;
クリアAtmpEStmp ALtmp;
％
k = 2の確率を計算します：レベル
J = 2 ^（k-1）; J2 = J * J;
si = J + 1; ei = 2 * J; sj = J + 1; ej = 2 * J;
sni = J / 2 + 1; eni = si-1; snj = J / 2 + 1; エンジン= sj-1;
temp = repmat（sum（AL（：、si：ei、sj：ej）。* BE（：、si：ei、sj：ej）、1）、[M 1]）;
P1（：、si：ei、sj：ej）= AL（：、si：ei、sj：ej）。* BE（：、si：ei、sj：ej）./ temp;
％計算P2
M == 2
％の場合M = 2の場合、以下の方が速い可能性があります
BEtmp = zeros（M、M * J2）;
BEtmp（：、1：M：（M * J2））= reshape（BE（：、si：ei、sj：ej）、M、J2）;
BEtmp（：、2：M：（M * J2））= BEtmp（：、1：M：（M * J2））;
else
％一般的なM（2に等しくない）の場合、次の
BEtmp = zeros（M、M * J2）;を使用します。
m = 1：Mの場合
BEtmp（：、m：M：（M * J2））= reshape（BE（：、si：ei、sj：ej、:)、M、J2）;
終わり;
終わり;
BEtmp = reshape（BEtmp、[MMJJ]）;
EStmp = ES（：、：、si：ei、sj：ej）;
Atmp = zeros（M、J、J）;
Atmp（：、1：2：J、1：2：J）= AL（：、sni：eni、snj：enj）;
Atmp（：、2：2：J、1：2：J）= AL（：、sni：eni、snj：enj）;
Atmp（：、1：2：J、2：2：J）= AL（：、sni：eni、snj：enj）;
Atmp（：、2：2：J、2：2：J）= AL（：、sni：eni、snj：enj）;
Atmp = repmat（reshape（Atmp、1、M * J2）、[M 1]）;
Atmp = reshape（Atmp、[MMJJ]）;
BERtmp = repmat（reshape（BER（：、si：ei、sj：ej）、1、M * J2）、[M 1]）;
BERtmp = reshape（BERtmp、[MMJJ]）;
temp = repmat（reshape（temp、1、M * J2）、[M 1]）;
temp = reshape（temp、[MMJJ]）;
P2（：、：、si：ei、sj：ej）= BEtmp。* EStmp。* Atmp。* BERtmp。/ temp;
終わり;
P1（：、2,2）= AL（：、2,2）。* BE（：、2,2）./ repmat（sum（AL（：、2,2）。* BE（：、2,2 ）、1）、[M 1 1]）;
clear temp BEtmp EStmp Atmp BERtmp;
％Mステップ
PS（：、2,2）= P1（：、2,2）;
k = 2の場合：レベル
J = 2 ^（k-1）; J2 = J * J;
si = J + 1; ei = 2 * J; sj = J + 1; ej = 2 * J;
sni = J / 2 + 1; eni = si-1; snj = J / 2 + 1; エンジン= sj-1;
pstmp = sum（sum（P1（：、si：ei、sj：ej）、3）、2）/ J2;
pstmp = pstmp。*（pstmp> 1st-4）+ 1st-4 *（pstmp <= 1st-4）;
PS（：、si：ei、sj：ej）= repmat（pstmp、[1 JJ]）;
if zm == 0
％平均密度がゼロの場合はMUを更新しない
mutmp = sum（sum（wtmp（：、si：ei、sj：ej）。* P1（：、si：ei、sj：ej）、3）、 2）/ J2;
MU（：、si：ei、sj：ej）= repmat（mutmp、[1 JJ]）./ PS（：、si：ei、sj：ej）;
終わり;
sitmp = sum（sum（（wtmp（：、si：ei、sj：ej））-MU（：、si：ei、sj：ej））。^ 2. * P1（：、si：ei、sj：ej ）、3）、2）/ J2;
SI（：、si：ei、sj：ej）= repmat（sitmp、[1 JJ]）./ PS（：、si：ei、sj：ej）;
estmp = sum（sum（P2（：、：、si：ei、sj：ej）、4）、3）/ J2;
ptmp = [PS（：、sni、snj） '; PS（：、sni、snj） '];
ES（：、：、si：ei、sj：ej）= repmat（estmp、[1 1 JJ]）./ repmat（ptmp、[1 1 JJ]）;
終わり; ％k
ESN = ES; PSN = PS; MUN = MU; INS = SI;
3.シミュレーションの結論：
D-13