基于边缘检测全变分模型的图像去噪方法

针对抑制噪声过程中图像边缘和细节信息易模糊的现状,提出一种基于边缘检测全变分(TV)模型的图像去噪方法。首先,利用Canny算子对图像边缘加以检测;其次,针对图像边缘区域进行膨胀处理以适当扩展边缘区域;最后,分别采用TV模型和均值滤波器对膨胀后的图像边缘和非边缘区域进行去噪处理。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该方法不仅能够较理想地去除原图像中存在的噪声,还能够很好地保留图像中原始的边缘和细节信息。

一种针对含噪低对比度图像的边缘检测方法

主要研究了含有噪声的低对比度图像的边缘检测方法。通过对图像进行直方图均衡化、二值化、平滑及去噪处理后,利用膨胀腐蚀型检测算子对图像边缘进行检测。经实验证明,该算法对含噪低对比度图像具有较好的检测效果,与传统的Sobel、Canny算法相比,具有边缘连续、清晰的检测效果。