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文檔簡介
1、數(shù)字圖像處理技術(shù)與人類日常生活息息相關(guān)。它所處理的對象幾乎涉及社會生活的所有領(lǐng)域，其中一個重要且基本的研究內(nèi)容是對數(shù)字圖像放大或縮小，該技術(shù)在圖像的顯示、傳輸、分析、動畫制作以及電影合成等方面應(yīng)用廣泛。本文圍繞基于偏微分方程(PDE)圖像放大的數(shù)學(xué)建模、數(shù)值應(yīng)用實現(xiàn)以及對放大圖像的質(zhì)量評價等內(nèi)容展開深入研究。獲得如下研究成果： 1.提出P—M方程與中值濾波相結(jié)合的PM—MF圖像放大方法并將其應(yīng)用于圖像放大，較好地保持了放大圖像的
2、特征。 2.提出將曲率驅(qū)動與邊緣停止相結(jié)合的非線性擴散模型(C&E模型)應(yīng)用于圖像放大，具有保護(hù)圖像中強烈并且光順的邊緣和消除圖像中任何具有大曲率的孤立點的作用。實驗證明C&E模型具有好的圖像放大能力。 3.將Self—Snake模型引入圖像放大，拓展了Self—Snake模型在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。 4.建立一套包括梯度模值和、峰值信噪比、均方誤差和灰度偏移度四個指標(biāo)的評價放大圖像質(zhì)量的體系。 本文圍
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