基于偏微分方程的混合噪声去噪研究

针对目前图像去噪方法存在的主要缺陷是仅适用于单一噪声的滤除,无法解决图像混合噪声去噪的问题,提出一种加权混合噪声模型,建立其能量泛函表达式,利用变分法获得其欧拉—拉格朗日方程并给出其显式差分迭代求解算法。通过对其数值算法的改进,不仅提高了该模型数值算法的速度和稳定性,而且在一定程度上避免了降噪后图像的阶梯效应。仿真实验表明,加权混合噪声去噪算法在去除混合噪声的同时更好地保留了图像的细节信息,其降噪性能相比现有方法有一定程度的改善。

基于变分模型的混合噪声去噪方法

针对现有降噪方法仅满足单一噪声的去除需要,无法解决多种混合噪声的去噪问题的缺陷,提出一种加权混合噪声模型,建立其能量泛函表达式,利用变分法获得其欧拉-拉格朗日方程并给出其显式差分数值解法。通过对显式差分数值方法进行改进,不仅可以提高该模型数值算法的速度和稳定性,而且可以在一定程度上避免降噪后图像的阶梯效应。实验结果表明,加权混合噪声去噪算法在去除混合噪声的同时更好地保留了图像的细节信息,其降噪性能相比现有方法能够有一定程度的改善。