基于多物理场的图像处理中的点扩散函数∗

摘要：

P-M模型是经典的图像处理模型,其扩散过程中的"传导系数"依赖于图像的局部特性——梯度模值.由于噪声的影响,图像的局部特性很难被准确的估计,通常采用高斯滤波对图像进行预处理.为了避免由梯度和Gaussian预滤波造成的问题,提出一种多物理场图像处理模型.该模型赋予了图像一定的物理性质,利用图像的局部物理特性构造扩散函数,并对扩散函数的特征进行了分析.实验结果表明,该扩散函数具有较强的保边能力和较快的收敛速度,当峰值信噪比(PSNR)和边缘保持指数(EPI)与P-M相当时,所用时间大大缩短,能更好地去除噪声并保持图像细节和边缘信息.该模型是一种自适应扩散过程,避免了滤波前的先验估计.

关键词：P-M模型、多物理场、峰值信噪比、边缘保持指数、自适应

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金项目编号:61271015

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：110-114,163