改进的各向异性复扩散模型的医学图像去噪方法

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对医学图像进行有效的去噪并保持边缘信息,有利于图像的后续处理.本文分析P-M模型和Gilboa的复扩散模型以及它们的不足,提出一种改进的各向异性复扩散模型.该方法先用中值滤波对图像进行预处理,去除梯度值大的噪声点,然后用图像的虚部求扩散系数,以此引导扩散模型中的边缘检测函数,再进行八邻域像素的扩散过程.实验表明,该方法能达到较理想的去噪和保持边缘的效果,而且减少了迭代次数,缩短了计算时间.
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