本文關(guān)鍵詞：基于多方向中值濾波的各向異性擴(kuò)散濾波算法　出處：《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提出一種改進(jìn)各向異性擴(kuò)散濾波算法�，F(xiàn)有研究方法多存在圖像邊緣不清,誤識別多,擴(kuò)散系數(shù)多憑主觀選擇等問題。該算法利用保留細(xì)節(jié)和邊緣的能力較為突出的多方向中值濾波方法在多個方向上進(jìn)行擴(kuò)散,利用局部方差和圖像梯度改進(jìn)了擴(kuò)散系數(shù),通過多次迭代修正擴(kuò)散系數(shù),增強了算法的魯棒性,且在濾除噪聲的同時注重對邊緣細(xì)節(jié)的保持。通過具體實驗仿真,以峰值信噪比、均方誤差、結(jié)構(gòu)相似度以及圖像佳數(shù)4個參數(shù)作為指標(biāo),對實驗仿真結(jié)果進(jìn)行了量化比較,表明該算法與傳統(tǒng)各向異性擴(kuò)散方法以及Catté_PM模型等改進(jìn)方法相比,具備更好的濾除圖像噪聲以及保持圖像邊緣的能力。
[Abstract]:An improved anisotropic diffusion filtering algorithm is proposed. Most of the existing methods have unclear image edges and many false recognition methods. The diffusion coefficient depends on subjective selection and so on. The algorithm uses the multi-directional median filtering method which has outstanding ability of preserving details and edges to diffuse in multiple directions. The diffusion coefficient is improved by using local variance and image gradient, and the robustness of the algorithm is enhanced by modifying the diffusion coefficient several times. Through the simulation, four parameters such as peak signal-to-noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), structural similarity and image number are taken as indicators. The quantitative comparison of the experimental results shows that the proposed algorithm is compared with the traditional anisotropic diffusion method and the improved Catt 茅 PM model. Better ability to filter image noise and maintain image edge.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61163009) 甘肅省科技支撐計劃項目(No.144NKCA040) 甘肅省教育廳科研資助項目(No.1104-05)
【分類號】：TP391.41;TN713
【正文快照】： 1引言各向異性擴(kuò)散[1](Anisotropic Diffusion)方法已經(jīng)在圖像降噪、圖像邊緣檢測、圖像分割等領(lǐng)域的研究中得到了廣泛的應(yīng)用。該方法的基本思想是將原圖像看做一個熱量場,將每個像素看作熱流,再根據(jù)當(dāng)前選擇的像素以及該像素周邊像素之間的關(guān)系確定是否向周圍像素進(jìn)行擴(kuò)散。

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1435639