改進的各向異性擴散圖像去噪模型.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像去噪是圖像處理中非常重要的部分,其目的就是希望盡可能地減少圖像的噪聲,同時盡可能多地保留圖像原有信息。傳統(tǒng)的圖像去噪方法有很多,如高斯濾波、中值濾波、均值濾波等,但是傳統(tǒng)濾波容易在噪聲平滑過程中丟失掉邊緣?；赑DE的各向異性擴散去噪方法為解決這一矛盾提供了新方法。
　　本文在分析各向異性擴散方程中擴散系數(shù)行為的基礎(chǔ)上,改進了傳統(tǒng)模型中的擴散系數(shù)。由于僅靠梯度不能很好地區(qū)分邊緣點,故改進模型在擴散系數(shù)函數(shù)中引入二階導(dǎo)數(shù) xxy

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