文档介绍：万方数据
基于一致性测度的非线性扩散图像消噪算法为毛玉星何张占龙竹括浣拧佗￡驷￡鵖泐鹍№彬，￡邶忉Ⅳ，引言光学报把胁可，加400044ia)红外图像、医学超声图像以及低照度可见光图像往往具有对比度低、噪声大、边缘模糊等特点，需要进行降噪、边缘增强等预处理以便于后续分析处理。传统的消噪方法一般是采用模板对图像进行线性滤波，在对噪声进行滤除的同时也会使图像的细节部分变得模糊。为此人们进行了大量研究，提出rl~3]年，和“们在热扩散基础上提出了扩散方程—匠用于图像降噪，在对噪声平滑的同时具有很好的保边性。边缘映射是影响狹方法消噪性能的重要因素，由于小波分解具有很好的信噪分离特性，而高频系数反映了图像的细节信息，因此小波模值可用于图像的边缘映射。吴1[6]296文章编号：———厍齑笱渑涞缱氨讣跋低嘲踩胄录际豕抑氐闶笛槭遥厍以各向异性扩散模型为基础，分析了现有扩散消噪算法在处理斑点噪声时性能不稳定和计算复杂的不足，提出了一种新的扩散方向估计算法：利用四个方向带状区域灰度的方差值作为图像的局部方向测度。引入常规与对角积分图实现方差的快速计算，每个像素点的扩散量由邻域八像素与该点的差值以及相应的办向权系数决定，r且迭代次数少，运算速度快。红外图像；扩散方程；消噪；方差；积分图中图分类号文献标识码疉．CgotwtCooig收稿日期：——；收到修改稿日期：一。卜基金项目：重庆市自然科学基金项目和重庆大学自然科学青年基金资助课题。作者简介：毛玉星，男，博士研究生，主要从事图像处理与成像技术、数字仪器设备、计算机测量与控制等方面******@cqueducn导师简介：何为，男，教授，博士生导师，主要从事电磁兼容与生物医学工程等方面的研究。20096，摘要关键词瑃鏴，琋，“．image⒙猺．．presented“．．籨equationnoiseeliminationvarianceintegral。
万方数据
V狹模型3÷，，一瑈，瑈，￡，非线性扩散町转化为两带滤波器系统，在形式和约束条件卜与二进小波分解与重构具有相同的结构，町以川二进小波收缩方法求解，由此奠定了小波扩7or波扩散方法存在滤波器的选取及精确重构问题，而且计算速度较慢。本文在狹模型基础上，利用四个方向带状区域灰度的方差值作为图像的局部方向测度，由邻域八像素与该点的差值以及相应的方向测度计算扩散量，给出了相应的扩散函数及其快速算法，在消除噪声同时很好地保护了纹理细节，而且迭代次数少，运算速度快。基于偏微分方程的非线性扩散技术最早是由PeronaMalikf图像厂，，其各向异性非线性扩散方程可表示为其中L荻人阕樱琩为散度算子，瑈，为扩散系数。扩散系数通常由边沿映射刀，和扩散函数·龆ǎ琯是一个非负单调递减函PMI琁作为边g(IV1)形式：VI)exp[((VK)2)]解决非线性扩散图像消噪问题除了扩散函数的确K狹模型的研究中发现，采用梯度值作为边缘映射不能很好地区分边缘与噪声，而且存在解的不适定问题。∈萺坑τ镁涞腉滤波方法对狹模型作了改进，给出了适定的模型，但在一定程度上造成了边缘模糊。许多学者对扩散模型作了进一步的研究与改进。白俊奇等赥扩散模型的基础上，提出了一种基于各向异性扩散的滤波算法，由微分法提取边界点集，利用信号和噪声的空间分布特性对图像进行预处理，从而改善了狹FanZhang[1拉