【摘 要】
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图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分。在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-M alik各向异性
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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“973”国家重点基础研究发展计划项目(2003CB415205);国家自然科学基金项目(40471088)
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图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分。在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-M alik各向异性扩散模型(PM模型)的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型。该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数。在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题。实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型。
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