【摘 要】
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在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像的角点、尖峰和窄边缘,利用重调和方程的应力平衡性及其高阶偏导数的局部极大值,构建新算子,建立重调和扩散模型.考虑到若
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院; 南京信息工程大学,江苏省大气环境与装备技术协同创新中心; 南京信息工程大学,江苏省气象探测与信息处理重点实验室; 南京信息工程大学数
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:11202106,61302188);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(批准号:20123228120005);江苏省“信息与通信工程”优势学科建设项目;江苏省自然科学基金(批准号:BK20131005);江苏省青蓝工程;江苏省高校自然科学研究项目(批准号:13KJB170016)资助的课题~~
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在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像的角点、尖峰和窄边缘,利用重调和方程的应力平衡性及其高阶偏导数的局部极大值,构建新算子,建立重调和扩散模型.考虑到若图像中的噪声很强,则会在处理后的图像上留下一些孤立的斑点,且图像的纹理是在较大范围上具有的统计特性,而新建模型只能保留局部细节,图像大范围上的信息没有得到很好保留,故对上述新建模型做进一步改进,采用小波变换提取图像的高频部分,对这部分运用应力平衡性构建新算子,从局部上较稳定地控制图像的细节信息,建立波域重调和扩散模型.分析与仿真结果表明,该模型与Perona-Mailik模型相比较保留了更多的图像信息,有效地增强了图像的边缘,同时很好地保持了图像的角点、尖峰、和窄边缘,是一个理想的模型.
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