基于差分曲率的耦合图像去噪模型

为在图像去噪中达到更好的去噪效果并保留更多图像信息,文章提出基于差分曲率的TV与YK模型的耦合模型。利用差分曲率构造权重函数使得YK模型在图像平坦区域权重增大,充分抑制TV模型的“阶梯效应”;在边缘区域权重减小,减少图像信息丢失。并在YK模型部分提出新的扩散系数,降低YK模型在图像边缘的扩散程度,进一步保留图像边缘信息。实验结果表明:相比于经典方法,该耦合模型在PSNR,SNR和SSIM等指标上均有显著提高,能达到更好的去噪效果并保留更多图像信息。