一種保留細節(jié)的圖像去噪與基于邊緣提取的圖像放大算法.pdf

1、圖像處理涉及眾多領(lǐng)域，如圖像去噪(Image Denoising)，圖像重建(Image Restoration)、圖像放大(Image Zooming)、圖像分割(Image Segmentation)等，這些問題可歸結(jié)為一個數(shù)學(xué)反問題(Inverse Problem)或稱不適定問題(ill-posed problem)。由于圖像的多樣性，不同主體、任務(wù)對圖像特征、變化結(jié)果要求是不一致的，這就需要根據(jù)不同需求利用不同的模型描述不同的圖

2、像任務(wù)。偏微分方程(Partial Differential Equation,PDE)能夠從圖像處理的物理幾何意義出發(fā)，構(gòu)建模型并求解模型得出圖像結(jié)果，被廣泛應(yīng)用在圖像去噪等領(lǐng)域。圖像插值方法因其計算量小，效率高的特點被應(yīng)用于圖像放大領(lǐng)域。本文主要研究基于PDE方法的圖像去噪和圖像的插值放大方法，主要工作如下：
　　1.在去噪方面，提出一種基于PDE方法的各向異性擴散模型。通過構(gòu)造區(qū)域劃分參數(shù)將梯度值與局部方差結(jié)合，共同控制擴散

3、函數(shù)擴散程度，使得擴散不止依賴于梯度值大小，還依賴于不易受噪聲影響的局部方差信息。通過實驗分析表明，本文所提出的去噪模型能夠在去噪的基礎(chǔ)上保留更多的細節(jié)信息。
　　2.在圖像放大方面，提出一種無偏雙二次B樣條插值函數(shù)和邊緣檢測調(diào)整算法。通過多分區(qū)劃分二次B樣條插值函數(shù)，用來逼近三次插值函數(shù)，使插值函數(shù)兼?zhèn)浔平魏瘮?shù)的插值效果與計算量小的優(yōu)點，同時克服了二次插值函數(shù)的相移現(xiàn)象，為后面的基于邊緣檢測的放大算法做好了預(yù)備工作；邊緣檢測