基于PDE's的图像平滑方法

传统的图像平滑方法在去除噪声的同时往往会破坏边缘、线条、纹理等图像特征,而基于偏微分方程(PDE's)的各向异性扩散算法则在抑制噪声的同时能够保持这些特征。本文在Perona＆Malik模型基础上引入梯度阈值和高斯平滑核,实验结果表明改进后的平滑方法既能更有效消除孤立噪声点,又可以更好地保持边缘。

基于各向异性扩散的图像去噪并放大

本文从各向异性扩散图像去噪方法出发,在偏微分方程有限元方法的基础上,提出一种图像复原并放大的 算法,实验表明该算法比中值滤波后插值所得图像的主、客观质量要好。