【摘 要】
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传统的图像平滑方法在去除噪声的同时往往会破坏边缘、线务、纹理等图像特征,而基于偏微分方程(PDE)的各向异性扩散算法则在抑制噪声的同时能够保持这些特征。本文在Perona&Malik模型基础上加入了鲁棒性研究和对系数分布函数的选择,这使得在精密光学元件表面疵病的研究中,在平滑去噪的同时,对于保持um数量级的疵病边缘非常有利。
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传统的图像平滑方法在去除噪声的同时往往会破坏边缘、线务、纹理等图像特征,而基于偏微分方程(PDE)的各向异性扩散算法则在抑制噪声的同时能够保持这些特征。本文在Perona&Malik模型基础上加入了鲁棒性研究和对系数分布函数的选择,这使得在精密光学元件表面疵病的研究中,在平滑去噪的同时,对于保持um数量级的疵病边缘非常有利。
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