几种常见的四阶偏微分去噪模型比较

LLT模型、YK模型和PDE模型都能较好地去除噪声并且不会产生阶梯效应,但第三种模型相较于前面两种模型而言效果更明显.经过数值实验来分析验证这三种模型的去噪效果,得出这些模型在去噪的同时都能较好地保护图像细节,但比较多方面的综合因素,认为第三种模型的去噪效果更佳.

改进偏微分方程的脑MRI图像降噪比较研究

对于噪声降低的时候传统的脑MRI医学图像降噪算法会使脑MRI医学图像的纹理、边缘和血管等的重要信息产生丢失.而偏微分方程(PDE)的脑MRI医学图像降噪算法能够在降低噪声的同时可以非常有效的缓解上述的情形确保细节的存留.主要介绍了几种PDE降噪模型.研究发现全变分的模型与四阶PDE模型降噪情况好于其余算法的降噪情况,但是水平线的生成对于成为水平集算法的初始水平集的情形较差,而四阶PDE模型迭代次数较多,运行时间长,在实际应用中有较强的限制.