一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法

图像可以看作是一个曲面,描述曲面上某点相对于球面的弯曲程度可以用高斯曲率。提出用高斯曲率来定义在图像上的能量泛函,并得到相应的欧拉方程,利用梯度下降法推出基于高斯曲率的高阶各向异性扩散方程。进而根据小波收缩与各向异性扩散等价性框架,提出一种高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法。实验表明,此算法在去除噪声的同时能够很好地保持高频特征和边缘形状。

高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法

证明一种高阶各向异性扩散与小波收缩的等价性,并根据等价性利用高阶各向异性扩散与小波收缩的优势,提出高阶各向异性扩散小波收缩降噪算法。该算法在低频部分采用经典的非线性扩散方法进行扩散,在高频部分采用高阶各向异性扩散方法进行小波收缩。实验结果表明,高阶各向异性扩散小波收缩算法的计算复杂性介于高阶各向异性扩散与小波收缩算法之间,降噪能力高于这2种方法。