在圖像信息的獲取、傳輸和存儲等過程中,因?yàn)槎喾N原因會(huì)摻入噪聲,所以在獲取圖片信息之前對圖形進(jìn)行去除噪聲,提高圖片的質(zhì)量是圖像處理技術(shù)中重要的研究部分。在保留圖像的重要細(xì)節(jié)的同時(shí),有效去除噪聲已成為圖像去噪研究中的熱點(diǎn)。本文先闡述了幾種經(jīng)典的基于偏微分方程(Partial Differential Equation,PDE)去噪模型,對其進(jìn)行了深入的研究分析,然后對其進(jìn)行了改進(jìn)和結(jié)合,提出了新的去噪方法,并通過算法的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證結(jié)果,得出結(jié)論。本文所做的主要工作如下:1、針對PM和YK這兩種去噪模型在圖像處理過程中的不足,提出一種新的混合模型。該模型利用梯度與閾值之間的關(guān)系,把待處理的圖像分成不同的區(qū)域,在不同的區(qū)域選擇不同的模型,并利用加性算子分裂算法(additive operator splitting,AOS)解該模型。該模型很好的去除了圖像的噪聲,同時(shí)對圖形的紋理和邊緣等重要的細(xì)節(jié)信息都起到了保護(hù)的作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與PM模型和YK模型相比,本文提出的新模型去噪性能更具優(yōu)越性。2、提出一種擬合擴(kuò)散的自適應(yīng)閾值圖像去噪算法。首先,對擴(kuò)散方程中的擴(kuò)散系數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),建立擬合擴(kuò)散...

【文章來源】： 南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 偏微分方程圖像去噪的發(fā)展及現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作安排
第二章 基于偏微分方程的圖像去噪
    2.1 偏微分方程的基本理論
    2.2 偏微分方程的數(shù)值算法
        2.2.1 一般的數(shù)值解法
        2.2.2 加性算子分裂數(shù)值算法
    2.3 偏微分方程去噪算法
        2.3.1 各向異性擴(kuò)散模型PM模型
        2.3.2 四階YK模型
        2.3.3 非線性擴(kuò)散模型TV模型
    2.4 圖像去噪評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        2.4.1 主觀評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        2.4.2 客觀評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 一種基于AOS混合模型的圖像去噪算法
    3.1 新模型的提出
    3.2 混合模型的算法實(shí)現(xiàn)
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 擬合擴(kuò)散的自適應(yīng)圖像去噪算法
    4.1 擴(kuò)散系數(shù)的選擇
    4.2 梯度閾值的自適應(yīng)設(shè)計(jì)
    4.3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 正交結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)圖像去噪算法
    5.1 正交擴(kuò)散濾波
    5.2 自適應(yīng)正交擴(kuò)散濾波
        5.2.1 正交擴(kuò)散濾波與各經(jīng)典模型的關(guān)系
        5.2.2 自適應(yīng)正交擴(kuò)散濾波方法的設(shè)計(jì)
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)四階偏微分方程的圖像去噪算法 [J]. 白云蛟,張權(quán),劉祎,焦楓媛,桂志國.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2017(02)
[2]一種新的4階偏微分方程圖像處理方法 [J]. 胡彬,邱淑芳,楊志輝,袁邵祎.  江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(06)
[3]全變分耦合圖像去噪模型 [J]. 汪美玲,周先春,周林鋒,石蘭芳.  通信學(xué)報(bào). 2016(04)
[4]梯度加權(quán)的高階變分圖像去噪模型 [J]. 蘆碧波,王建龍,王靜.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2015(09)
[5]基于梯度與曲率相結(jié)合的圖像平滑模型的研究 [J]. 周先春,汪美玲,石蘭芳,周林鋒,吳琴.  物理學(xué)報(bào). 2015(04)
[6]擬正態(tài)分布擴(kuò)散的圖像平滑 [J]. 周先春,汪美玲,周林鋒.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2015(02)
[7]基于圖像熵的各向異性擴(kuò)散相干斑噪聲抑制 [J]. 李金才,馬自輝,彭宇行,黃斌.  物理學(xué)報(bào). 2013(09)
[8]局部自適應(yīng)混合模型的遙感圖像去噪算法 [J]. 王相海,李放,宋傳鳴.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2011(07)
[9]基于分?jǐn)?shù)階偏微分方程的圖像去噪新模型 [J]. 蔣偉.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2011(03)
[10]基于四階偏微分方程的并行圖像去噪算法 [J]. 郭茂銀,田有先.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2011(02)

博士論文
[1]基于偏微分方程的圖像復(fù)原和增強(qiáng)算法研究[D]. 李蘭蘭.東南大學(xué). 2005

碩士論文
[1]基于偏微分方程的圖像去噪算法研究[D]. 楊迎春.中北大學(xué). 2012



本文編號：3546472