基于PDE的圖像分解方法研究與應(yīng)用.pdf

1、應(yīng)用偏微分方程(PDE)處理圖像是近年來在圖像領(lǐng)域興起的一種新方法。本文對基于PDE模型的圖像分解方法進行了研究，該方法可以將圖像分解為主要包含結(jié)構(gòu)信息的同類(Homogeneous)部分和紋理部分構(gòu)成的振蕩(Oscillatory)部分。在圖像分解的過程中，對圖像紋理部分的描述、對原始圖像的結(jié)構(gòu)特征的保持一直是研究者需要解決的主要問題。本文的工作也是圍繞上述問題進行的。 本文介紹了圖像處理中導(dǎo)出PDE的方法，分析了ROF模型、

2、TV-G模型、VO模型、TV-L1和異性擴散模型等基于PDE的圖像分解模型的機理與性質(zhì)。綜合這些模型的優(yōu)點，本文提出了一種新的圖像分解模型。對新模型使用變分法導(dǎo)出相應(yīng)的PDE，可以完成將圖像分解成同類區(qū)域和紋理振蕩區(qū)域的工作。新模型不但可以應(yīng)用于灰度圖像，也可以應(yīng)用于彩色圖像。本文進行的數(shù)值實驗證明了新模型能夠克服階梯效應(yīng)、對比度丟失等缺點，并具有更高的運算效率。 本文最后研究了基于PDE的圖像分解方法在多尺度分析、紋理特征提取