【摘 要】
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将各向异性前向扩散和后向扩散进行深度融合,提出了一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法。该方法利用非线性结构张量代替直接的梯度估计,增强对噪声的鲁棒性;将沿梯度方向增强的冲击滤波项改为按照自适应设定的阈值,进行前向扩散去噪和后向扩散增强的相互转换;对于角型结构,在与梯度垂直方向同样进行后向扩散,以增强角型纹理。实验结果表明,本文算法不仅有效去除了噪声,而且增强了纹理。
【机 构】
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哈尔滨工业大学电子与信息工程学院.哈尔滨市西大直街92号,150001
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将各向异性前向扩散和后向扩散进行深度融合,提出了一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法。该方法利用非线性结构张量代替直接的梯度估计,增强对噪声的鲁棒性;将沿梯度方向增强的冲击滤波项改为按照自适应设定的阈值,进行前向扩散去噪和后向扩散增强的相互转换;对于角型结构,在与梯度垂直方向同样进行后向扩散,以增强角型纹理。实验结果表明,本文算法不仅有效去除了噪声,而且增强了纹理。
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