10.3969/j.issn.1672-9870.2021.03.014
基于非线性扩散方程的改进全变分去噪模型
针对传统的全变分(T V)模型因参数选择敏感,导致去噪图像容易在平滑区域产生"阶梯效应"或者虚假边缘的情况,提出一种基于非线性扩散方程的改进全变分去噪算法.在传统的TV算法基础上,提出了一种针对参数的自适应迭代函数,结合P-M算法的非线性扩散方程,使本算法在迭代初期可以看作各向同性去噪模型,有效去除"阶梯效应",随着迭代次数的增加,此模型为各向异性去噪模型,在去除噪声的同时,有效保护图像的边缘细节.实验结果表明,去噪过程中,该算法在扩散系数和自适应迭代函数的共同作用下,消除了阶梯效应和虚假边缘,相比传统TV算法提升了图像3 dB的峰值信噪比(PSRN)和视觉效果.基本满足图像预处理要求.
TV模型、图像去噪、非线性扩散、自适应、各项异性、图像梯度
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61890963
2021-07-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
90-95