【摘 要】
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针对全变分模型（total variation,TV）以图像的梯度信息作为去噪的尺度参数,未考虑图像局部纹理的方向性的缺点,提出了一种基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪模型（Adaptive
【基金项目】
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人工智能四川省重点实验室开放基金项目(No.2012RYY08,No.2013RYY02);四川省教育厅科研项目(No.13ZB0138,No.14ZB0211);四川理工学院校级科研基金项目(No.2012KY13)~~
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针对全变分模型（total variation,TV）以图像的梯度信息作为去噪的尺度参数,未考虑图像局部纹理的方向性的缺点,提出了一种基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪模型（Adaptive directional total variation,ADTV）,并推导出该模型的迭代数值求解过程。在该模型中,首先,计算出图像局部方向的角度矩阵。然后,构造与图像纹理方向一致的椭圆区域代替TV模型的圆形区域。最后,通过优化最小化算法迭代求解以获得去噪后图像。通过对比实验证明,本文提出的模型取得了更高的峰值信噪
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