【摘 要】
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基于偏微分方程的图像处理方法在图像去噪方面有着良好的应用效果.合适的特征检测函数可以让基于偏微分方程的图像预处理方法达到良好的噪声去除和边缘特征保留效果.通常的特征检测函数是基于图像全局特征设置,文中从图像局部特征角度出发构建了一种边缘检测函数.针对图像局部特征的差异,自适应地调整图像在法线方向的扩散系数指数.在平坦区域法向扩散系数指数趋于1,此时模型为四阶各向同性扩散,可较好地去除噪声;在图像边缘处法向扩散系数指数趋于2,此时模型为四阶各向异性扩散,可较好地保留边缘特征.通过对Lena和Peppers图
【机 构】
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成都理工大学,四川 成都 610059;成都理工大学 数学地质四川省重点实验室,四川 成都 610059;成都理工大学,四川 成都 610059;成都理工大学 数字胡焕庸线研究院,四川 成都 6100
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基于偏微分方程的图像处理方法在图像去噪方面有着良好的应用效果.合适的特征检测函数可以让基于偏微分方程的图像预处理方法达到良好的噪声去除和边缘特征保留效果.通常的特征检测函数是基于图像全局特征设置,文中从图像局部特征角度出发构建了一种边缘检测函数.针对图像局部特征的差异,自适应地调整图像在法线方向的扩散系数指数.在平坦区域法向扩散系数指数趋于1,此时模型为四阶各向同性扩散,可较好地去除噪声;在图像边缘处法向扩散系数指数趋于2,此时模型为四阶各向异性扩散,可较好地保留边缘特征.通过对Lena和Peppers图像进行仿真实验,结果表明该算法的均方根误差、信噪比和峰值信噪比都优于传统的图像去噪模型,在噪声去除和边缘特征保留之间实现了很好的平衡.
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