【摘 要】
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对医学图像进行有效的去噪并保持边缘信息,有利于图像的后续处理.本文分析P-M模型和Gilboa的复扩散模型以及它们的不足,提出一种改进的各向异性复扩散模型.该方法先用中值滤
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,大连舰艇学院装备系统与自动化系,浙江大学CAD＆CG国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60673063)资助;国家科技支撑计划项目(2007BAH11B02)资助;浙江省自然科(Y1080436)资助;浙江省科技计划项目(2009C32007,2009C31106)资助
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对医学图像进行有效的去噪并保持边缘信息,有利于图像的后续处理.本文分析P-M模型和Gilboa的复扩散模型以及它们的不足,提出一种改进的各向异性复扩散模型.该方法先用中值滤波对图像进行预处理,去除梯度值大的噪声点,然后用图像的虚部求扩散系数,以此引导扩散模型中的边缘检测函数,再进行八邻域像素的扩散过程.实验表明,该方法能达到较理想的去噪和保持边缘的效果,而且减少了迭代次数,缩短了计算时间.
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