基于偏微分方程改進(jìn)的圖像去噪算法研究.pdf

1、目前，圖像去噪技術(shù)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，具有很高的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。在圖像去噪過程中，如何能在有效去除圖像噪聲的同時(shí)保護(hù)好圖像結(jié)構(gòu)特征，已成為亟待解決的問題?；谄⒎址匠痰膱D像去噪算法，能夠選擇性的對(duì)噪聲和圖像進(jìn)行平滑，較好地解決了這一問題，從而成為了目前圖像去噪算法的研究焦點(diǎn)。本文首先介紹了典型的偏微分方程圖像去噪算法，然后對(duì)其進(jìn)行深入的研究，拓寬該類算法的研究范圍，最后用MATLAB軟件進(jìn)行仿真，并對(duì)仿真結(jié)果

2、進(jìn)行主客觀評(píng)價(jià)。具體安排如下:
　　1、本文對(duì)各向異性擴(kuò)散機(jī)理進(jìn)行分析，考慮在圖像去噪過程中，都僅靠梯度信息來表征局部特征，決定擴(kuò)散程度顯然是不夠的，并對(duì)此進(jìn)行改進(jìn)，提出了:(1)基于Demons算法改進(jìn)的圖像去噪模型;(2)閾值尋優(yōu)的高保真各向異性濾波模型;(3)基于小波與重調(diào)和方程的擴(kuò)散去噪模型。這三種模型都是將高階微分量與擴(kuò)散函數(shù)相結(jié)合，使高階微分量與梯度共同控制整個(gè)擴(kuò)散去噪強(qiáng)度，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)擴(kuò)散模型模糊圖像結(jié)構(gòu)特征的缺點(diǎn)。實(shí)

3、驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)去噪模型相比，新模型能夠兼顧圖像噪聲的去除和圖像結(jié)構(gòu)特征的保護(hù)。
　　2、本文對(duì)全變分去噪模型進(jìn)行分析，改進(jìn)該模型的保真項(xiàng):(1)全變分耦合圖像去噪模型，該模型構(gòu)造了一個(gè)能夠有效抑制“階梯效應(yīng)”的趨勢(shì)保真項(xiàng);(2)基于曲率變分的小波變換圖像去噪模型，該模型用增強(qiáng)圖像的水平集建立一個(gè)基于水平集曲率的曲率驅(qū)動(dòng)函數(shù)，再將曲率驅(qū)動(dòng)函數(shù)作為一個(gè)校正因子引入變分模型，建立曲率變分模型，用以控制圖像的整體結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這