一種基于偏微分方程的圖像平滑方法.pdf

1、在拍攝和傳輸過程中，圖像往往因各種因素被加入大量噪聲，不僅嚴(yán)重影響了圖像的視覺效果，同時(shí)也給以后的圖像分析和理解帶來一定的困難，因此在圖像預(yù)處理中圖像平滑是非常重要的環(huán)節(jié)，平滑質(zhì)量的好壞直接影響到后續(xù)處理。 傳統(tǒng)的圖像平滑算法如均值濾波、中值濾波和高斯濾波等，由于不考慮圖像的形狀特征，其平滑結(jié)果等價(jià)于傳導(dǎo)系數(shù)為常量的熱擴(kuò)散方程，屬于各向同性擴(kuò)散，所以在去噪的同時(shí)也模糊甚至破壞了圖像的邊緣。而基于偏微分方程的圖像平滑技術(shù)恰好能解決

2、這一問題。在平滑過程中，同時(shí)檢測圖像特征強(qiáng)弱及其方向，其平滑結(jié)果較好兼顧了噪聲消除和特征保持，是一種較好的圖像平滑技術(shù)。與熱擴(kuò)散模型相比較，各向異性擴(kuò)散模型實(shí)際是一個(gè)非線性拋物型的偏微分方程，由圖像梯度決定其擴(kuò)散速度，能夠兼顧噪聲消除和特征保持兩方面。以Perona-Malik模型為代表的這類方法已經(jīng)在邊緣檢測、圖像增強(qiáng)、圖像分割以及目標(biāo)識別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。 本文結(jié)合全變差圖像平滑模型和ALM圖像平滑模型，提出一種新的圖