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新适定模型的提出及分类扩散
  • 论文名称:新适定模型的提出及分类扩散
  • 作者: 李彦宝; 姜广峰; 王治强; 刘薇;
  • 录入时间:2012-7-24
  • 文件大小:1725 K
  • 解压密码:www.gissky.net
论文摘要
  • 提出一种新的适定滤波模型和一个可以滤除混合噪声的滤波方法。分析并讨论Perona和Malik(PM)模型中的传导系数函数,该函数对边缘的敏感性较强,是PM模型为不适定方程的主要原因。修改传导系数函数的敏感性后,得到适定的各向异性图像扩散模型,具备不适定模型所不具有的双扩散项和扩散因子的形式。根据滤波方程特点将模型分为平滑模块和抑噪模块,分离了平滑和抑噪两个物理过程,从而提升了图像的光滑性和降低了图像的噪声。在实际图像上的实验结果表明,新的滤波算法对混合噪声的滤波效果优于一些经典的图像扩散算法。 更多还原


    【Abstract】 A posed model and a new diffusion method are introduced.After analyzing the diffusion coefficient function of the Perona&Malik(PM) model,We found that it is too sensitive at edges,which is the main reason for the PM model’s ill-posing.Doing some amendments to the function,we got a posed anisotropic diffusion model.Our new model has a better form for double diffusions and filter factors,which the ill-posed models don’t have.We divided the model into two different modules:a smoothing module an...

     

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