發(fā)布時(shí)間：2020-10-17 11:30

　　 圖像是人類獲取信息的重要途徑,圖像質(zhì)量的好壞關(guān)系到人類獲取信息的多少。去噪的最終目的是改善給定的圖像,解決實(shí)際圖像由于噪聲干擾而導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降的問題。通過去噪技術(shù)可以有效地提高圖像質(zhì)量,增大信噪比,更好的體現(xiàn)原來圖像所攜帶的信息,作為一種重要的預(yù)處理手段,人們對(duì)圖像去噪算法進(jìn)行了廣泛的研究。在現(xiàn)有的去噪算法中,有的去噪算法在低維信號(hào)圖像處理中取得較好的效果,卻不適用于高維信號(hào)圖像處理;或者去噪效果較好,卻丟失部分圖像邊緣信息,或者致力于研究檢測(cè)圖像邊緣信息,保留圖像細(xì)節(jié)。如何在抵制噪音和保留細(xì)節(jié)上找到一個(gè)較好的平衡點(diǎn),成為近年來研究的重點(diǎn)。圖像去噪過程就是為了減少圖像中的噪聲,提高圖像質(zhì)量。圖像去噪算法要求在去除噪聲的同時(shí),還要盡可能的保留圖像的邊緣細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的去噪方法難以做到兩者兼顧,而本文所研究的偏微分圖像去噪算法是一個(gè)新興交叉學(xué)科分支,在理論分析和去噪效果上要優(yōu)于傳統(tǒng)圖像去噪算法,能夠有效地保持去除噪聲和保留邊緣細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)之間的平衡,并為構(gòu)造新的去噪模型提供理論支持。本文主要介紹了圖像去噪的基礎(chǔ)知識(shí),如基本概念、基本理論和基礎(chǔ)算法等,研究并分析了偏微分方程表達(dá)式,推導(dǎo)了偏微分方程去噪算法的兩個(gè)經(jīng)典模型PM模型和TV模型,并給出數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;O175.2
【部分圖文】：

乘性噪聲圖像

高斯噪聲圖像

圖 2.5 椒鹽噪聲圖像效果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)糊的過程用數(shù)學(xué)語言來描述就是：空間存在一個(gè)退 h x, y ，我們就認(rèn)為該退化函數(shù)就是通過點(diǎn)擴(kuò)散。退化函數(shù) h x, y 與噪聲 n x, y 一起共同作用產(chǎn)生降質(zhì)圖像 u x, y 。模為 0u x, y h x, y u x, y n x, y………………積。如圖 2.6 所示，展示了圖像降質(zhì)的一般過程。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2844717