一种改进的各向异性扩散去噪算法

摘要：

平滑图像中的噪声是数字图像处理中非常重要的组成部分.在图像处理过程中,为了有效地实现保边缘平滑,在各向异性扩散模型和含有噪声的图像数据统计特性的基础上,提出了一个能自适应地获取参数的各向异性扩散去噪模型.该模型针对不同程度的噪声图像采用不同的参数值.实验结果表明,改进后的各向异性扩散模型的性能优于Perona-Malik模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.

关键词：图像处理、平滑噪声、各向异性扩散模型

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52