结合松弛中值滤波的高阶彩色图像迭代去噪算法

为去除基于局部平均曲率的彩色图像去噪模型中作为几何特征而保留下来的斑点,提出了一种改进的迭代算法。采用局部平均曲率作为正则项耦合各个颜色通道,在迭代过程中根据局部统计量检测斑点,并引入松弛中值滤波进行斑点抑制。使用不同特征的图像进行仿真实验,并对峰值信噪比的演化进行分析。实验结果表明,改进的算法在有效消除斑点的同时较好地保护了图像结构,并且提高了计算效率。峰值信噪比提高了2.47%,迭代次数减少了93.66%。

高阶PDE模型中的松弛中值图像去噪方法

针对平均曲率极小化模型在去噪过程中产生斑点的问题,提出了一种平均曲率和松弛中值滤波结合的迭代算法。首先,使用平均曲率模型对噪声图像处理,根据局部方差信息,利用阈值确定斑点的位置。其次,利用具一定边界保持性质的松弛中值滤波器消除斑点噪声。最后,为更有效地消除斑点,在每一次随着时间的迭代后都使用松弛中值滤波。对曲线和图像进行去噪仿真实验,结果表明,相对于平均曲率模型,本文算法在客观指标和主观视觉效果上均有更好的去噪效果和更低的时间复杂度。