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为了在去除噪声的同时保护图像的边缘和细节,提出了基于自适应梯度阈值的各向异性扩散模型.该模型将P-M模型中的固定边缘阈值改为随梯度模变化的自适应阈值,改进了扩散函数,加入了保真项.实验结果表明, IPM模型优于传统的各向异性去噪模型.
基于自适应梯度阈值的各向异性去噪模型
【摘 要】
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为了在去除噪声的同时保护图像的边缘和细节,提出了基于自适应梯度阈值的各向异性扩散模型.该模型将P-M模型中的固定边缘阈值改为随梯度模变化的自适应阈值,改进了扩散函数,加入了保真项.实验结果表明, IPM模型优于传统的各向异性去噪模型.
【机 构】
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杭州师范大学理学院
【出 处】
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曲阜师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771289,61672321).
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