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文檔簡介
1、圖像在獲取、傳輸或變換過程中,限于硬件、環(huán)境、人為等因素,勢必會(huì)受到噪聲的干擾,使其質(zhì)量變差。為有效減少噪聲,改善圖像質(zhì)量,以更好滿足后續(xù)圖像處理和應(yīng)用的要求,圖像濾波已成為圖像預(yù)處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。由于在較好平滑圖像噪聲的同時(shí)保持邊緣細(xì)節(jié)特征,基于各向異性擴(kuò)散的偏微分方程濾波理論得到了深入的研究和廣泛的應(yīng)用。本文主要研究各向異性擴(kuò)散方程及其改進(jìn)的擴(kuò)散模型在圖像濾波領(lǐng)域的應(yīng)用,主要工作和貢獻(xiàn)如下:
1.在闡述各向異性擴(kuò)散方
2、程基本理論的基礎(chǔ)上,分析了其擴(kuò)散機(jī)理及存在的優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí),介紹了選擇性各向異性擴(kuò)散方程、魯棒性各向異性擴(kuò)散方程以及四階偏微分方程。特別深入分析了魯棒性各向異性擴(kuò)散方程中的三種典型的誤差范數(shù):Lorenzian、Huber及Tukey,并分析比較它們?nèi)叩男阅堋?br> 2.針對(duì)上述介紹的擴(kuò)散濾波方程主要考慮擴(kuò)散方程本身,并沒有全面考慮圖像的特征信息。本文在分析圖像局部灰度方差特性的基礎(chǔ)上,提出了一種基于圖像局部特征的自適應(yīng)各向異性
3、擴(kuò)散方程。另外,迭代次數(shù)對(duì)濾波效果有非常大的影響,迭代次數(shù)少,噪聲去除不夠理想,反之,圖像的邊緣細(xì)節(jié)丟失。介紹了一種Q矩陣?yán)碚?,并將其用于確定本文提出的自適應(yīng)各向異性擴(kuò)散方程的迭代次數(shù)。
3.在低信噪比圖像濾波中,各向異性擴(kuò)散方程中梯度區(qū)分邊緣和噪聲不夠理想。通過把輸入空間中非線性不可分的數(shù)據(jù),通過非線性映射到高維特征空間中,然后在特征空間區(qū)分邊緣和噪聲。本文在認(rèn)真分析核各向異性擴(kuò)散方程的基礎(chǔ)上,根據(jù)Mercer理論,將線
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