基于偏微分方程的邊緣保持型圖像去噪方法研究.pdf

1、近年來，基于偏微分方程的圖像去噪方法因其良好的噪聲抑制和邊緣保持性能成為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。其中，最具代表性的是經(jīng)典P-M 非線性各向異性擴(kuò)散模型，該模型雖然在一定程度上緩解了去噪時(shí)的邊界模糊問題，但是仍然存在不足。
　　 本文在分析P-M 模型去噪原理和不足的基礎(chǔ)上，深入研究了基于偏微分方程的自適應(yīng)邊緣保持型圖像去噪方法。主要研究工作如下：
　　 深入研究了P-M 非線性各向異性擴(kuò)散模型的保邊去噪算法，分析了典

2、型P-M 擴(kuò)散系數(shù)形式的不足，針對(duì)通常采用人工設(shè)定梯度閾值方法的不足，在不增加變量的前提下，提出一種最優(yōu)化邊緣檢測梯度閾值的自適應(yīng)算法。
　　 在典型P-M 擴(kuò)散系數(shù)形式基礎(chǔ)上，引入表征圖像局部統(tǒng)計(jì)特性的因子是一種提高P-M 擴(kuò)散去噪效果的有效途徑。因此，提出了一種基于圖像局部相關(guān)系數(shù)的改進(jìn)自適應(yīng)P-M 擴(kuò)散算法。
　　 迭代次數(shù)的取值也直接影響著P-M 擴(kuò)散去噪的效果?；诠潭ǖ螖?shù)的不足和對(duì)現(xiàn)有迭代停止準(zhǔn)則的分析的