各向異性擴散的自適應變正則參數(shù)方法在圖像去噪中的應用.pdf

1、圖像中的噪聲對圖像識別、圖像縮放和圖像分割等后繼的圖像處理影響非常大，因此圖像去噪一直是圖像預處理的熱點問題?，F(xiàn)今發(fā)展出的各種理論，在圖像去噪中都有廣泛的應用。其中正則化方法是圖像去噪中的常用方法。 在以往的利用正則化方法進行帶噪圖像恢復的工作中，正則參數(shù)的選擇往往是恒定的。楊朝霞等利用帶噪圖像中不同類型的像素點在各種方向上的不同特點，提出自適應雙正則參數(shù)變分模型。這個模型忽略了同種類型像素點之間的差別，同時在模型參數(shù)的構(gòu)造上缺

2、乏對正則化過程中位函數(shù)的利用。本文在該模型基礎(chǔ)上，提出了一種各向異性擴散的自適應變正則參數(shù)去噪方法。 這種方法的思想是基于對數(shù)字圖像的平坦點、噪聲點和邊緣點三類像素點的區(qū)分。對不同類型的像素點，使用不同的正則參數(shù)決定函數(shù)；而對同一種類型的像素點，決定函數(shù)根據(jù)在不同方向上灰度值的變化率選取不同的正則參數(shù)值，因此模型有良好的自適應性。同時參考了各向異性擴散去噪保邊緣的良好性質(zhì)，為模型加入各向異性擴散系數(shù)，增強了模型的精度和效果。