【摘 要】
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伴随图像去噪技术的不断发展,传统的全变分(TV)模型存在一定的局限性,即容易出现"阶梯效应"。为了解决TV模型去噪后图像易出现"阶梯效应"的问题,提出一种改进的全变分模型。首先,分析了图像边缘区域、纹理细节区域和平坦区域的梯度和方差特性;其次,利用图像不同区域具有不同的梯度和方差特性构造加权函数;随后在TV模型的正则项中引入加权函数来控制扩散强度;考虑到噪声的影响,首先对图像的梯度值和方差值进行滤
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伴随图像去噪技术的不断发展,传统的全变分(TV)模型存在一定的局限性,即容易出现"阶梯效应"。为了解决TV模型去噪后图像易出现"阶梯效应"的问题,提出一种改进的全变分模型。首先,分析了图像边缘区域、纹理细节区域和平坦区域的梯度和方差特性;其次,利用图像不同区域具有不同的梯度和方差特性构造加权函数;随后在TV模型的正则项中引入加权函数来控制扩散强度;考虑到噪声的影响,首先对图像的梯度值和方差值进行滤波预处理;最后,采用迭代算法对图像进行去噪。实验结果显示,与TV模型和NLM(non-local mea
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