图像是人类获取信息,传递信息的重要媒介,在人类生活中有着广泛的应用,并且成为一种科学研究和社会生产的重要工具。鉴于偏微分方程能够在很好地去除图像噪声的同时又可以较好地保持图像的边缘和细节信息,它被广泛应用于图像分割、图像...图像是人类获取信息,传递信息的重要媒介,在人类生活中有着广泛的应用,并且成为一种科学研究和社会生产的重要工具。鉴于偏微分方程能够在很好地去除图像噪声的同时又可以较好地保持图像的边缘和细节信息,它被广泛应用于图像分割、图像复原、图像重建、边缘检测等各种领域。尤其是Perona and Malik提出的各项异性扩散方程,在实际应用中取得良好的效果。但PM模型的平滑效果比较差,容易出现"块效应",即处理后的图像形成多个内部灰度相同的块状区域或阶梯状区域。因此基于PM模型的改进方法被相继提出,其中对扩散系数的改进尤为重要,本文在前人研究的基础上提出了一种新的改进方法。该方法在加入方差的同时,引入边缘停止函数,实验证明,改进的算法可以在降噪的同时很好地保护图像的边缘信息,并且有效地避免了"块效应"。展开更多
文摘图像是人类获取信息,传递信息的重要媒介,在人类生活中有着广泛的应用,并且成为一种科学研究和社会生产的重要工具。鉴于偏微分方程能够在很好地去除图像噪声的同时又可以较好地保持图像的边缘和细节信息,它被广泛应用于图像分割、图像复原、图像重建、边缘检测等各种领域。尤其是Perona and Malik提出的各项异性扩散方程,在实际应用中取得良好的效果。但PM模型的平滑效果比较差,容易出现"块效应",即处理后的图像形成多个内部灰度相同的块状区域或阶梯状区域。因此基于PM模型的改进方法被相继提出,其中对扩散系数的改进尤为重要,本文在前人研究的基础上提出了一种新的改进方法。该方法在加入方差的同时,引入边缘停止函数,实验证明,改进的算法可以在降噪的同时很好地保护图像的边缘信息,并且有效地避免了"块效应"。