分数阶积分的图像去噪算法

为了在去噪的同时更好地保留图像的细节纹理信息,提出一种分数阶积分的图像去噪算法FIDA。论述了FIDA在135、90、45、0、180、315、270、225这8个方向上的分数阶积分掩模的构造,及FIDA的数值运算规则。实验以视觉感知和PSNR值两个主、客观标准对FIDA的去噪性能进行度量,表明FIDA去噪算法的有效性:在去噪的同时对图像的边缘纹理细节信息保留较好,尤其是对灰度变化不大的弱边缘和弱纹理细节信息的有效保留。

基于分数阶微积分的图像去噪算法研究

针对大部分图像去噪算法中存在的边缘模糊等问题,文中提出了一种基于数理分析计算的图像噪声去除算法。在分数阶微积分数学原理的基础上,展开图像处理方面的理论分析,并利用分数积分掩模实现图像去噪;结合局部结构划分噪声点、边缘、纹理区域和平滑区域,同时构造一个分段函数使微积分阶数具有自适应性,以实现对不同区域像素的去噪处理;基于Matlab仿真平台对所提算法进行实验测试。结果表明,所提算法峰值信噪比(PSNR)均高于其他对比方法,不但有效清除了图像噪声,且较好地保存了细节。

从分数阶积分看图像去噪算法

图像去噪容易丢失图像细节纹理信息是当前图像去噪面临的重要问题,为了解决这个问题,提出FIDA去噪算法,将分数阶积分应用于图像去噪中。本文从八个方向论述了分数阶积分掩模的构造,并对阐述FIDA的数值运算规则,视觉感知和PSNR值是评价FIDA去噪性能的主观和客观标准,实验结果整整FIDA去噪性能优异,能够有效保留图像细节纹理信息,FIDA去噪算法应用前景广阔。