【摘 要】
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提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）,不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,南京信息工程大学计算机科学与软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60805003,60773172);江苏省博士后基金项目(AD41158);中国博士后第二批特别资助基金项目(200902519)
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提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）,不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基于片相似性的非局部图像去噪方法由于利用了邻域像素的灰度相似性,而能够很好地保持纹理等细节信息.将片相似性思想引入到各项异性扩散中,利用片相似性构造扩散函数,同时将片相似性各项异性扩散模型扩展到彩色图像的去噪.实验结果表明,提出的改进方法能很好地保持纹理等细节信息,不存在各项异性扩散普遍存在的明显的阶梯效应,同时比非局部图像去噪方法速度快.医学
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