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改进的各向异性扩散方法在图像去噪中的应用

柯丹丹  
【摘要】:论文主要研究的是各向异性扩散在图像去噪中的应用。在图像的生成和传输及通信过程中,经常会伴随着各种噪声,这将降低图像的质量,如何有效去噪成为人们研究的课题。近些年来,随着偏微分方程理论成为图像去噪中的一种新工具,逐渐引起了人们的关注。其发展经历了由线性到非线性,及由各向同性扩散到各向异性扩散,由实数域向复数域扩充的过程。 本文简要介绍了几种经典的基于偏微分方程的图像去噪模型,主要研究了Weickert的相干增强扩散模型,针对其优缺点分别从预处理和扩散张量的设置方面做了相应的改进,提出两种不同的各向异性扩散去噪方法,并用Matlab7.0做了仿真实验。一种是基于图像特征的各向异性扩散方法,该方法首先用维纳滤波器对图像做预处理,再利用图像相干性判断图像特征,并设置相应区域扩散张量的特征值;另一种方法首先利用形态学闭开算子做图像预处理,然后结合二阶方向导数设计结构张量,且依据自适应的梯度阈值设计扩散张量的特征值。 实验结果表明,改进后的两种方法均继承了相干增强扩散模型的优点:在消除噪声和保护边缘方面取得了较好的效果,且很好地克服了其在光滑区域产生虚假边缘的缺点,取得了较好的图像去噪效果。


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