基于PDE的非线性图像去噪与增强

应用偏微分理论,提出一种改进的基于偏微分方程的非线性图像去噪与增强方法,对传统的P-M非线性扩散模型进行改进。首先将图像变换到梯度域,然后通过改变梯度域扩散函数来达到去噪和增强的目的。与以往的时域和频域图像去噪方法相比,本文方法不仅能有效去除噪声,还能很好地保留图像的纹理细节。文章采用有限差分法将偏微分方程离散化,并结合热方程简化计算复杂度,从而实现简单快速的计算过程,为实时的图像去噪与增强处理提供保证。

基于图像局部结构的扩散平滑

各向异性扩散平滑去噪的主要特点是扩散方向的选择性与定向扩散能力,有效表征信号或图像的局部结构特征是各向异性扩散的基础,传统的梯度表示方法极易受到噪声干扰。该文在分析图像局部结构表征方式的基础上,定义一个图像的局部各向异性强度参数M,提出一个新的扩散方程。试验测试显示,新扩散模型相对于ALM模型与CAZ模型具有更好的噪声压制能力和定向扩散能力,信噪比分别提高了0.1dB～0.8dB和0.3dB～1.2dB。