【摘 要】
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噪声和图像的细节特征主要集中于图像高频部分,在图像去噪过程中,图像的某些重要特征(如边缘、细小纹理等)易受到破坏.针对这一情况,本文提出基于曲率变分正则化的小波变换图
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,儿童发展与学习科学教育部重点实验室（东南大学）,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京信息工程大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61601229);江苏省“信息与通信工程”优势学科建设项目;江苏省青蓝工程;江苏省高校自然科学研究项目(No.13KJB170016);东南大学基本科研业务费资助项目(No.CDLS-2016-03);江苏省研究生实践创新计划项目(No.SJCX17-0263)
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噪声和图像的细节特征主要集中于图像高频部分,在图像去噪过程中,图像的某些重要特征(如边缘、细小纹理等)易受到破坏.针对这一情况,本文提出基于曲率变分正则化的小波变换图像去噪方法,首先用小波提取图像的高频成分,对图像进行增强处理,然后用增强图像的水平集曲率建立一个基于水平集曲率的曲率驱动函数,再将曲率驱动函数作为一个校正因子引入到变分模型中,建立曲率变分模型,用以控制图像的整体结构.在缺乏图像梯度信息的情况下,该模型克服了ROF模型错误扩散这一缺点,符合图像处理的形态学原则.最后,用建立的曲率变分模型处理提
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