基于相关系数的改进各向异性扩散去噪模型

摘要：

经典Perona-Malik各向异性扩散去噪模型中仅考虑了图像的梯度信息,在去除噪声时不能很好的保持图像中的目标边界.针对该问题本文提出了一种基于相关系数的改进各向异性散去噪模型.该模型在考虑图像梯度信息的同时,增加了灰度相关系数这一图像局部统计信息因子.实验结果表明:和经典模型相比,改进模型在噪声去除的同时能够较好地保持图像中的目标边界信息,且具有一定的通用性和应用价值.

关键词：保边去噪、相关系数、各向异性扩散、扩散系数

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委科学技术研究项目KJ100822;重庆市自然科学基金CSTC,2009BB2232

在线出版日期：2011-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-145