【摘 要】
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提出了一种结合USFFTCurvelet变换的各向异性扩散图像去噪模型。它有机结合了Curvelet变换和各向异性扩散(P-M扩散)两者的优点。通过P-范数方法选择合适的梯度阈值K,P-M扩散过程通过处理经过Curvelet变换得到的图像的不同尺度的Curvelet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度分析的基础上的新P-M扩散模型。实验表明,新模型的处理结果能有效避免传统P-M扩散出现的阶梯效应,同
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目（08JJ3131）
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提出了一种结合USFFTCurvelet变换的各向异性扩散图像去噪模型。它有机结合了Curvelet变换和各向异性扩散(P-M扩散)两者的优点。通过P-范数方法选择合适的梯度阈值K,P-M扩散过程通过处理经过Curvelet变换得到的图像的不同尺度的Curvelet系数矩阵,实现了建立在对图像多尺度分析的基础上的新P-M扩散模型。实验表明,新模型的处理结果能有效避免传统P-M扩散出现的阶梯效应,同时更好地保留图像的纹理和细节。
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