【摘 要】
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本文提出了一种新的基于动态阈值的Perona-Malik（DTPM）图像去噪模型.PM模型作为最著名的各向异性扩散方程之一,已广泛应用于噪声去除、图像分割、边缘检测和图像增强等领域.然而,传统的PM模型的主要缺点是很难选择最优的阈值,并且容易破坏图像的细节.因此PM模型在整个去噪过程中,无法在噪声去除和细节保护中找到一个良好的折衷方案.当图像被多种来自不同分布的噪声污染时,PM模型的缺点将被进一步
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本文提出了一种新的基于动态阈值的Perona-Malik（DTPM）图像去噪模型.PM模型作为最著名的各向异性扩散方程之一,已广泛应用于噪声去除、图像分割、边缘检测和图像增强等领域.然而,传统的PM模型的主要缺点是很难选择最优的阈值,并且容易破坏图像的细节.因此PM模型在整个去噪过程中,无法在噪声去除和细节保护中找到一个良好的折衷方案.当图像被多种来自不同分布的噪声污染时,PM模型的缺点将被进一步放大.通过在边缘指示器中设计一个动态阈值函数,我们建立了一个新的模型,该模型可以根据图像的特征自适应地改变扩散模式和强度.此外,我们还证明了模型弱解的存在唯一性,给出了模型的数值迭代格式,并证明了迭代格式的收敛性.在理论分析之后,我们用多个实验来证明这种模型对含有多噪声和多细节图像的去噪有效性.
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