基于改進(jìn)的整體變分模型的圖像去噪算法的研究.pdf

1、數(shù)字圖像處理技術(shù)是當(dāng)今科學(xué)研究以及社會生產(chǎn)不可或缺的工具，它與計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息學(xué)、生物、物理、化學(xué)以及社會科學(xué)技術(shù)都有所結(jié)合。圖像去噪又是各種圖像處理的基本工具，所以好的圖像去噪算法對這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展尤為重要。以p-M模型為基礎(chǔ)的全變分模型是經(jīng)典的圖像去噪算法之一，但這個(gè)模型使得去噪圖像過于模糊，影響了圖像的視覺效果。本文就是以在圖像去噪的同時(shí)又能保護(hù)邊緣為目的，對TV模型進(jìn)行改進(jìn)，提出了兩種改進(jìn)的全變分去噪模型：

2、　　第一種是基于空域相關(guān)濾波和TV模型的圖像去噪算法。圖像經(jīng)過小波分解以后，其邊緣細(xì)節(jié)和紋理主要集中在高頻部分，而取相鄰尺度的小波系數(shù)進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，可以提高圖像邊緣的定位精度。本算法就是利用小波高頻系數(shù)的相關(guān)計(jì)算來控制TV模型的擴(kuò)散，將改進(jìn)的空域相關(guān)濾波作為TV模型的權(quán)函數(shù)，得到的新模型在去噪的同時(shí)抑制模糊，起到了保護(hù)了邊緣細(xì)節(jié)作用。仿真實(shí)驗(yàn)用了三種典型的離散方法，結(jié)果顯示了用本算法處理的去噪圖像視覺效果有所改善，且峰值信噪比也有很大的

3、提高。
　　第二種全變分去噪模型是基于形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子和TV模型的圖像去噪模型。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是圖像處理領(lǐng)域中比較經(jīng)典的綜合學(xué)科，形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子是邊緣檢測算法中經(jīng)典的算法，本文將形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子作為TV模型的權(quán)函數(shù)，得到的新模型使得在圖像去噪的同時(shí)又保護(hù)了邊緣細(xì)節(jié)，改善了圖像的視覺效果，提高了圖像的峰值信噪比。
　　本文中提出的兩種改進(jìn)的全變分模型算法簡單，計(jì)算量小，對含噪圖像的去噪效果明顯，既改善了圖像的視覺效果，又提