本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散圖像去噪算法研究

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【摘要】：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(wèn)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(shì),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(guò)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(duì)這一問(wèn)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(duì)各向異性擴(kuò)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(wèn)題,且對(duì)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(duì)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(wèn)題,通過(guò)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(shì)。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(duì)圖像的細(xì)節(jié)保持也有較好的效果。(3)通過(guò)MATLAB對(duì)以上兩種圖像去噪模型進(jìn)行試驗(yàn),并對(duì)去噪后圖像進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)分析:實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論與理論分析得出的結(jié)論是相符,不僅能夠有效去除噪聲,而且對(duì)圖像的弱邊緣和細(xì)節(jié)保持有較好的效果。
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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