在圖像的采集及處理過程中不可避免的要受到外界的污染,圖像中的邊緣、細(xì)節(jié)等信息常被湮沒,這嚴(yán)重影響了人們對于圖像信息的獲取。因此,對圖像進(jìn)行去噪極其重要。近年來,圖像處理領(lǐng)域的國內(nèi)外專家、學(xué)者們研究了基于PDE方法的圖像處理,引起了大家的廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)的PDE方法是利用圖像的幾何結(jié)構(gòu)特征來引導(dǎo)非線性擴(kuò)散過程,由于圖像梯度對于高頻噪聲異常的敏感,這會嚴(yán)重影響圖像幾何結(jié)構(gòu)特征的提取,從而無法有效的引導(dǎo)非線性擴(kuò)散過程。因此,需要先對含有噪聲的圖像進(jìn)行Gaussian預(yù)濾波,然而經(jīng)Gaussian光滑后,圖像的邊緣在一定程度上變得模糊,紋理信息也被破壞。針對圖像梯度對噪聲敏感導(dǎo)致的問題,本文提出了一種新的擴(kuò)散思想,中心思想是利用圖像的物理性質(zhì)代替圖像的幾何性質(zhì)。具體地說:以干涉圖為背景建立滲流場,以滲流場中的v^?代替圖像中的?u來引導(dǎo)擴(kuò)散過程,把圖像作為多孔介質(zhì)材料,圖像的灰度值作為多孔介質(zhì)的滲透率。該方法保留了經(jīng)典PDE方法的優(yōu)勢,同時(shí)避免了在濾波之前對圖像進(jìn)行Gaussian預(yù)處理。該模型是將Darcy滲流方程與非線性擴(kuò)散方程相耦合,建立一種新的多物理場耦合模型（MPM... 

【文章來源】：青島理工大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

InSAS噪聲干涉圖

點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)21sgse

圖 4.2 MPM、P-M、 gs3的擴(kuò)散函數(shù)和通量函數(shù)的對比圖 4.2 是 MPM、P-M 模型、S. Tebini 等人基于 P-M 模型提出的各向異性數(shù)： 1exp(2(/))23abssKgs 的比較，如圖 4.2 所示：MPM 的通量函數(shù)變

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
[1]基于分?jǐn)?shù)階變分PDE的圖像建模與去噪算法研究[D]. 張軍.南京理工大學(xué) 2010
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[3]圖像處理中的若干非線性擴(kuò)散模型及其數(shù)值計(jì)算[D]. 蘆碧波.吉林大學(xué) 2008

碩士論文
[1]多物理場圖像處理的方法與應(yīng)用[D]. 王紫秀.青島理工大學(xué) 2016
[2]多物理場圖像處理研究與應(yīng)用[D]. 王茂林.青島理工大學(xué) 2013



本文編號：2996849