數(shù)字圖像去噪的模型研究.pdf

1、本文主要是研究了圖像處理領(lǐng)域中的去噪問題,利用變分法,PDEs等建立圖像去噪模型?；舅枷?利用變分法把去噪問題轉(zhuǎn)化為能量泛函極小化問題,導(dǎo)出相應(yīng)的歐拉-拉格朗日方程,利用梯度下降法得到演化方程,通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)來得到模型結(jié)果。
　　本文的研究成果主要由以下幾個(gè)方面:
　　1.基于特征探測(cè)函數(shù)的圖像去噪模型
　　對(duì)圖像去噪的經(jīng)典模型—總變差模型(ROF模型)做了詳細(xì)的分析,針對(duì)ROF模型在去噪的同時(shí)會(huì)產(chǎn)生塊狀效應(yīng)這一問題,

2、我們提出了基于特征探測(cè)函數(shù)的去噪模型,通過特征探測(cè)函數(shù)對(duì)圖像中的紋理信息進(jìn)行識(shí)別判斷,來平衡正則項(xiàng)和保真項(xiàng)的作用,使得模型在去噪過程中能夠最大限度的保持圖像紋理細(xì)節(jié)信息。新模型能夠減少塊狀效應(yīng),使得恢復(fù)的圖像與原圖像更加接近。
　　2.局部方差自適應(yīng)去噪模型
　　通過對(duì)乘性噪聲模型RLO模型的研究分析,我們提出了局部方差自適應(yīng)模型,它能很好地避免 RLO模型在去噪的時(shí)候?qū)⒓?xì)節(jié)信息當(dāng)成噪聲去除掉。我們對(duì)于RLO模型和新模型分別