基于改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散圖像去噪算法研究.pdf

1、圖像去噪作為圖像處理中一項(xiàng)重要的前期工作，其中涉及的噪聲去除與邊緣細(xì)節(jié)保持這一矛盾問題一直困擾著圖像處理研究人員，而各向異性擴(kuò)散算法與其它算法相比，在平衡噪聲去除與邊緣細(xì)節(jié)保持方面更有優(yōu)勢，因此，各向異性擴(kuò)散算法成為圖像去噪領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。各向異性擴(kuò)散算法經(jīng)過多年研究發(fā)展取得了許多研究成果，然而，在圖像噪聲去除以及邊緣細(xì)節(jié)保持方面仍有不足。針對這一問題，本文提出了兩種改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散算法，主要工作如下：
　　(1)針對各向異性擴(kuò)

2、散圖像去噪算法加以研究，在總結(jié)前人工作基礎(chǔ)上，根據(jù)擴(kuò)散函數(shù)平滑力度強(qiáng)弱，結(jié)合圖像梯度變化，構(gòu)建局部圖像梯度與擴(kuò)散函數(shù)之間的關(guān)系，自適應(yīng)選取擴(kuò)散函數(shù)，提出了一種改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散函數(shù)模型。該模型不僅能夠較大程度地解決傳統(tǒng)PM模型濾波存在較多孤立噪聲點(diǎn)的問題，且對于圖像邊緣保持也有較好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的擴(kuò)散模型性能,能夠達(dá)到良好的平滑保邊緣目的；
　　(2)針對各向異性擴(kuò)散算法容易模糊圖像細(xì)節(jié)和邊緣以及去噪不徹底的問題

3、，通過局部方差信息調(diào)整參數(shù)將LCC擴(kuò)散函數(shù)與ECU擴(kuò)散函數(shù)相結(jié)合，綜合利用圖像局部方差描述的局部區(qū)域信息和梯度信息，提出了一種結(jié)合局部方差信息的各向異性擴(kuò)散模型。該模型不僅同時(shí)依賴局部方差信息和梯度信息，而且能夠在不同性質(zhì)區(qū)域根據(jù)局部方差信息調(diào)整參數(shù)適時(shí)地調(diào)整LCC擴(kuò)散函數(shù)與ECU擴(kuò)散函數(shù)的擴(kuò)散力度，充分利用LCC擴(kuò)散函數(shù)和ECU擴(kuò)散函數(shù)的優(yōu)勢。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型不僅能夠有效地去除噪聲、保持圖像弱邊緣，而且對圖像的細(xì)節(jié)保持也有較好的效