【摘 要】
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图像去噪是图像处理中的重要环节,经典的图像去噪算法,如中值滤波、高斯滤波和加权平均滤波等,去噪效果都不是很理想。传统方法在去除噪声的同时,会使图像的边缘也变得模糊。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61401379)
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图像去噪是图像处理中的重要环节,经典的图像去噪算法,如中值滤波、高斯滤波和加权平均滤波等,去噪效果都不是很理想。传统方法在去除噪声的同时,会使图像的边缘也变得模糊。偏微分方程(PDE)是近年比较流行的图像处理方法,它具有各向异性的特点,在去除噪声的同时,能很好地保持图像的边缘。基于现有算法,提出了一种改进的去噪算法。将传统P-M算子中的固定边缘阈值改为随梯度模变化的自适应阈值,并结合图像结构张量构造一个扩散函数。在图像平坦区,改进的P-M模型具有各向同性的特点,有利于平滑噪声;而在图像边缘处,该模型只沿切
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