【摘 要】
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针对各向同性扩散算法容易模糊图像特征信息以及张量扩散算法在图像同质区域内的噪声点处易产生伪条纹的问题,提出了一种能有效反映图像局部结构特征的局部方差作为特征参数,并基于该特征参数将上述两种算法相结合的新算法。该算法在对图像不同性质的区域进行降噪时,能根据图像的局部统计信息来调整上述两种扩散算法在该区域的扩散速度,以充分利用上述两种算法的优点并避免其缺点。实验结果表明,所提算法较几种经典的算法能更有
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11265007）,国家教育部回国人员科研启动基金资助项目（2010-1561）,云南省人培基金资助项目（KKSY201203030）
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针对各向同性扩散算法容易模糊图像特征信息以及张量扩散算法在图像同质区域内的噪声点处易产生伪条纹的问题,提出了一种能有效反映图像局部结构特征的局部方差作为特征参数,并基于该特征参数将上述两种算法相结合的新算法。该算法在对图像不同性质的区域进行降噪时,能根据图像的局部统计信息来调整上述两种扩散算法在该区域的扩散速度,以充分利用上述两种算法的优点并避免其缺点。实验结果表明,所提算法较几种经典的算法能更有效地去除噪声和保护、增强图像的边缘等特征信息。
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