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研究了一种基于图像分解的多核非线性扩散去噪方法,利用两个非线性扩散模型分别提 取图像的主信号和细节信息。先建立一个基于边缘定向的非线性扩散模型,实现对图像的主信号的 提取。然后利用P M扩散方程提取残余图像中的高频信号。将两步处理得到的信号进行合成,得到 最后的处理结果。该方法能充分利用各个不同模型的优势,在整幅图像上均具有较好的处理效果。 仿真计算结果表明,经该方法处理后的图像与现有的非线性扩散去噪方法相比,其噪声抑制更充分、 边缘更清晰、峰值信噪比更高。