基于图像分解的多核非线性扩散去噪方法
研究了一种基于图像分解的多核非线性扩散去噪方法,利用两个非线性扩散模型分别提取图像的主信号和细节信息.先建立一个基于边缘定向的非线性扩散模型,实现对图像的主信号的提取.然后利用P-M扩散方程提取残余图像中的高频信号.将两步处理得到的信号进行合成,得到最后的处理结果.该方法能充分利用各个不同模型的优势,在整幅图像上均具有较好的处理效果.仿真计算结果表明,经该方法处理后的图像与现有的非线性扩散去噪方法相比,其噪声抑制更充分、边缘更清晰、峰值信噪比更高.
非线性扩散、图像分解、多核、去噪
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60272013;全国高等学校优秀博士学位论文作者专项基金200140
2005-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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