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一种改进的各向异性扩散去噪模型

汪若颖  吴乐南  
【摘要】:如何去除噪声并保留边缘在图像处理和图像分析领域是一个长期存在的问题。各向异性扩散模型的提出,使得同时去除噪声并保留边缘成为可能。本文以经典的Perona和Malik扩散模型为基础,在计算扩散系数时加入二阶导数并用一个以扩散进行时间作为自变量的非线性函数代替原模型固定的边缘阈值,使得改进后的各向异性扩散模型在保留原模型算法简洁性的同时更有效地去除噪声,增强较强的边缘,保持边缘位置,且较原模型保留更多的窄边缘。实验结果表明新算子在去除图像均匀分布噪声时有出色的表现。

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