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一种改进的各向异性扩散图像去噪及平滑模型

朱光美  
【摘要】: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Perona-Malik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PM模型对噪声敏感和部分边缘失真的问题。实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.

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