【论文】一种改进型各向异性扩散滤波器_百度文库
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一种改进型各向异性扩散滤波器通​过​分​析​P​e​r​o​n​a​和​M​a​l​i​k​(​P​M​)​扩​散​滤​波​器​扩​散​率​函​数​的​统​计​学​意​义​,​提​出​一​种​关​于​扩​散​率​函​数​的​统​计​学​解​释​模​型​,​即​扩​散​率​函​数​定​义​了​一​个​以​边​界​估​计​算​子​为​随​机​变​量​的​概​率​密​度​函​数​,​解​决​了​扩​散​率​函​数​设​计​和​选​择​没​有​统​一​理​论​的​问​题​.​依​据​这​一​解​释​模​型​,​设​计​出​一​种​改​进​型​的​各​向​异​性​扩​散​滤​波​器​.​实​验​结​果​显​示​,​改​进​型​扩​散​滤​波​器​只​需​要​相​对​于​P​M​方​法​较​少​的​迭​代​次​数​,​就​能​得​到​预​期​的​图​像​去​噪
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一种改进的各向异性扩散图像去噪及平滑模型图​像​的​噪​声​过​滤​和​增​强​是​数​字​图​像​处​理​中​非​常​重​要​的​组​成​部​分​。​在​图​像​处​理​中​,​为​了​既​有​效​地​去​除​噪​声​,​又​能​较​好​地​保​持​图​像​的​边​缘​和​细​节​信​息​,​在​P​e​r​o​n​a​-​M​a​l​i​k​各​向​异​性​扩​散​模​型​的​基​础​上​,​通​过​对​扩​散​系​数​函​数​和​梯​度​和​阈​值​K​的​修​改​,​提​出​了​一​个​对​噪​声​图​像​更​加​有​效​的​且​更​具​有​适​应​性​的​去​噪​扩​散​模​型​.​在​实​际​处​理​中​,​该​模​型​不​仅​能​够​有​效​地​保​持​图​像​的​边​缘​,​而​且​能​够​克​服​P​M​模​型​对​噪​声​敏​感​和​部​分​边​缘​失​真
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一种改进的各向异性高斯滤波算法|
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一种改进的各向异性扩散图像平滑方法在​人​类​视​觉​系​统​特​性​基​础​上​提​出​了​一​个​改​进​的​各​向​异​性​平​滑​方​法​。​加​入​图​像​四​阶​偏​微​分​信​息​避​免​“​阶​梯​效​应​”​,​扩​展​演​化​方​向​,​改​进​数​值​模​型​。​实​验​结​果​表​明​,​该​方​法​在​噪​声​消​除​和​边​缘​保​留​方​面​能​获​得​较​好​的​效​果​。
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同期刊文献一种改进的各向异性扩散去噪模型--《第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）论文集》2009年
一种改进的各向异性扩散去噪模型
【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。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
1.引言对于噪声图像,我们常希望既有效去除噪声又完整保留图像边界。去除噪声的传统方法是采用模板对图像低通滤波,但在去除图像噪声的同时也滤除了图像的高频分量即边界及细节信息。Witkin提出尺度空间概念后不久,Koenderink和Hummel指出由高斯滤波得到的图像等价于热传导方
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