基于改进的HDCS的图像去噪方法

摘要：

针对数字图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出了一种基于改进的各向异性的混合扩散模型.传统的基于边缘增强和相干增强的模型,虽然能够有效地去除噪声;但也会存在减弱相干结构和背景的对比度等问题,同时在保持图像细节纹理方面可能会出现失真.通过在扩散方程中引入一个源项;并充分考虑它对模型中各项产生的影响,使得改进后的模型既能有效去除噪声,也能有效地保持相干结构和背景的对比度;同时在模型中引入一个偏微分方程用以获取保真项,使得图像的细节保护效果更明显.实验结果表明,该方法能达到较理想的去噪和恢复图像纹理信息的结果,而且明显改善了图像的视觉效果.

关键词：数字图像、去噪、各向异性混合扩散、源项

所属期刊栏目：17

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：220-224