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1、隨著計(jì)算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)和信息社會(huì)對(duì)多媒體信息處理要求的不斷增加,圖像處理已成為一個(gè)相當(dāng)活躍的研究領(lǐng)域。圖像的去噪就是要改善圖像的質(zhì)量,使之更適合于實(shí)際的應(yīng)用需求,因此具有較高的研究?jī)r(jià)值。本論文主要研究了在偏微分方程理論框架下進(jìn)行圖像去噪的方法,特別是將結(jié)構(gòu)信息引入已有的去噪模型中。對(duì)基于偏微分方程的圖像處理方法中的一系列難點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了討論,并提出了解決方法。本論文的工作主要包括以下的內(nèi)容: 1)線性結(jié)構(gòu)張量被廣泛的應(yīng)用于圖
2、像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,然而,線性濾波方法常破壞圖像重要的結(jié)構(gòu)信息。因此用線性結(jié)構(gòu)張量估計(jì)圖像重要的結(jié)構(gòu)信息,不能得到精確的估計(jì)結(jié)果。本文提出了一種改進(jìn)方法,充分利用canny算子的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合線性結(jié)構(gòu)張量,得到了很好的估計(jì)結(jié)果。 2)從水平集曲線角度考察了總變差流,分析了其對(duì)階躍邊緣的影響,引入了結(jié)構(gòu)信息,設(shè)計(jì)了一種結(jié)合結(jié)構(gòu)信息的總變差流去噪方法。用改進(jìn)的線性結(jié)構(gòu)張量得到噪聲圖像的結(jié)構(gòu)信息,接著結(jié)合結(jié)構(gòu)信息與總變差流進(jìn)行去噪。實(shí)
3、驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能夠取得比總變差流更好的結(jié)果,與TV模型相比,該方法能夠較好的解決灰度平緩變化圖像的去噪問(wèn)題且不會(huì)產(chǎn)生階梯效應(yīng)。 3)提出了一種結(jié)合局部結(jié)構(gòu)的張量驅(qū)動(dòng)擴(kuò)散濾波方法。在討論了去噪方法應(yīng)滿足的三個(gè)基本要求的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種耦合了自適應(yīng)保真項(xiàng)的張量驅(qū)動(dòng)圖像去噪算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法能很好地保持圖像中目標(biāo)的幾何結(jié)構(gòu),同時(shí)具備良好的去噪能力。 4)提出了一種具有保持圖像細(xì)節(jié)信息能力的基于四階偏微分方程的
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