基于偏微分方程的圖像去噪中的若干問題研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、20世紀90年代中期開始基于偏微分方程(Partial Differential Equations,簡寫為,PDE)的圖像降噪方法在圖像處理領域中成為研究熱點。顯著的去噪效果和廣泛的使用范圍引起了國內(nèi)外的眾多學者的關注。在圖象數(shù)據(jù)日益增長的情況下,該方法在有效地去噪的同時能夠更好地保留圖像的邊緣等信息,在圖像分割、圖像增強、圖像恢復中都取得了較好的效果。
  本文主要討論了基于偏微分方程的圖像去噪中的若干問題,論文的主要內(nèi)容概括

2、如下:
  首先詳細介紹了偏微分方程應用于圖像去噪領域的目的和重要意義,國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,分析了基于偏微分方程的一些圖像去噪模型和模型的系數(shù)的優(yōu)缺點。首次研究擴散系數(shù)對圖像去噪的作用,在偏微分方程P-M模型圖像去噪過程中,擴散系數(shù)的選擇會影響圖像去噪的效果,為此提出了一個新的擴散系數(shù)模型來實現(xiàn)圖像去噪。討論了P-M模型中擴散系數(shù)和梯度閾值的選取對圖像去噪的重要性,并對比了兩個擴散系數(shù)的優(yōu)點和缺點;按它們的基礎上提出一個新的擴散系數(shù),

3、并應用到CLMC模型進行數(shù)值離散實驗。提出的擴散系數(shù)能夠有效地進行圖像去噪。其次研究了各向異性全變分擴散(TV)方程模型和各向同性熱擴散(TD)方程模型對圖像去噪的優(yōu)缺點,為了補充它們的缺點提出了一個改進的自適應混合模型,所提出的模型根據(jù)圖像的信息能夠自適應每個區(qū)域。該模型進行擴散圖像的更加平坦區(qū)域,而較少的擴散在圖像的邊緣,得到了較好的去噪效果,同時保持邊緣。比較了這三個模型對圖像去噪的效果。
  最后,我們利用MATLAB環(huán)境

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