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文檔簡介
1、隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展,圖像已成為人們?nèi)粘I钪械闹饕畔碓?,獲得高清晰的圖像是許多領(lǐng)域的迫切需要。圖像在獲取、傳輸?shù)冗^程中容易受到干擾而產(chǎn)生噪聲,因此,提高濾波方法的性能,獲取高質(zhì)量的圖像具有重要的實際意義。近年來,基于偏微分方程的圖像濾波模型以其獨(dú)有的優(yōu)勢發(fā)展成為圖像處理領(lǐng)域中的重要方法之一,并取得了許多成果,但仍存在邊緣模糊、“階梯效應(yīng)”等問題,因此有必要對其進(jìn)行改進(jìn)。
本文對基于偏微分方程的濾波方法進(jìn)行了較為深入的
2、研究,從面向過程的角度建立了一個自適應(yīng)正逆退化擴(kuò)散模型。改進(jìn)模型選擇正逆擴(kuò)散相結(jié)合的S型函數(shù)作為擴(kuò)散系數(shù),以強(qiáng)化圖像邊緣;在擴(kuò)散系數(shù)自變量中引入二階混合偏導(dǎo)數(shù),以豐富對局部信息的描述,保護(hù)尖峰銳度;還添加自適應(yīng)保真項以及設(shè)置自適應(yīng)梯度閾值,防止較大噪聲點(diǎn)因梯度模值被放大而被強(qiáng)化。
其次,本文從面向?qū)ο蟮慕嵌忍岢隽艘粋€基于局部信息的自適應(yīng)TV模型。在此模型能量泛函的梯度模中引入二階混合偏導(dǎo)數(shù),以改善尖峰受損問題;設(shè)計了基于局
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