圖像非線性擴散去噪的格子波爾茲曼方法.pdf

1、圖像去噪是圖像處理與機器視覺領域的基礎問題。在眾多圖像去噪方法中，基于非線性擴散模型的方法占據著重要的地位。這種方法可以在抑制噪聲的同時，保護圖像的邊緣特征。但計算效率的低下嚴重影響了該方法的應用。另一方面，基于介觀理論的格子波爾茲曼方法最早應用于流體仿真計算，在近二十年里，該方法取得了長足的發(fā)展。和傳統(tǒng)的數值方法不同，格子波爾茲曼方法并不在空域和時域上離散化描述系統(tǒng)的偏微分方程，而是通過對微觀粒子的動態(tài)仿真來模擬系統(tǒng)行為以求解相應的宏

2、觀方程。格子波爾茲曼方法顯著的優(yōu)勢在于其可以方便的實現復雜的邊界條件，并且非常適合于并行計算。
　　 為了獲得實現簡單、計算速度快、易于并行化的圖像去噪算法，本文將格子波爾茲曼方法應用于圖像去噪領域。首先從模擬實際物理模型入手，建立應用于圖像去噪的格子波爾茲曼模型。并通過借鑒基于偏微分方程理論的圖像去噪模型與方法，實現基于格子波爾茲曼方法的圖像非線性擴散去噪。論文的主要成果如下：
　　 本文提出的格子波爾茲曼模型使用獨立

3、于擴散方向的松弛因子進行演化?；谠撃Ｐ偷乃惴?，可以方便地實現非線性各向同性擴散去噪和非線性各向異性擴散去噪。在保證穩(wěn)定性的情況下，該算法可以進行大步長的迭代以增加計算效率。實驗顯示本文的算法在圖像去噪的質量和執(zhí)行效率方面都優(yōu)于基于差分的方法。
　　 本文通過各方向的密度函數的加權和來計算質量，以保證格子波爾茲曼方程的演化滿足質量守恒定律。從而使格子波爾茲曼方程在各方向上的演化是獨立的，因此可以方便地對各方向的方程進行并行計算。