【摘 要】
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在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像边缘细节信息,首先结合扩散系数和曲率的性质建立了一个曲率平滑模型.考虑到图像受到噪声污染时曲率会发生显著变化,将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到上述模型中,提出了一个梯度与曲率相结合的新模型.分析与仿真结果表明,该模型与Perona-Malik模型相比较保留了更多的图像信息,有效地增强了图像尖锐的边缘,同时很好地保持了图像的直线和曲线边缘、角点
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在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像边缘细节信息,首先结合扩散系数和曲率的性质建立了一个曲率平滑模型.考虑到图像受到噪声污染时曲率会发生显著变化,将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到上述模型中,提出了一个梯度与曲率相结合的新模型.分析与仿真结果表明,该模型与Perona-Malik模型相比较保留了更多的图像信息,有效地增强了图像尖锐的边缘,同时很好地保持了图像的直线和曲线边缘、角点、斜坡和小尺度特征,是一个理想的模型.
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