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摘要:數(shù)字圖像在成像、傳輸和處理過(guò)程中不可避免地會(huì)引入噪聲，如何去除噪聲是圖像處理領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題之一。二十世紀(jì)九十年代以來(lái)，基于偏微分方程的圖像去噪模型得到了深入發(fā)展，發(fā)現(xiàn)的一系列算法充分利用圖像的局部幾何信息，具有優(yōu)良的去噪能力。本文對(duì)基于偏微分方程的圖像去噪模型，特別是方向擴(kuò)散方程進(jìn)行重點(diǎn)研究。方向擴(kuò)散模型把擴(kuò)散過(guò)程分解為沿邊緣和跨邊緣方向上的擴(kuò)散之和的形式，與傳統(tǒng)的模型相比具有更加靈活可控的結(jié)構(gòu)。 文章主要內(nèi)容包括：詳細(xì)介紹經(jīng)典的偏微分方程去噪模型的構(gòu)造，包括ROF模型、PM模型、Weickert模型、Tschumperlé 模型、極小曲面模型和Hajiaboli模型,將它們表示成沿圖像邊緣和跨圖像邊緣的方向擴(kuò)散方程的形式。通過(guò)研究分析方向擴(kuò)散模型，總結(jié)出設(shè)計(jì)方向擴(kuò)散模型的關(guān)鍵因素。利用MATLAB軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，得出結(jié)論。在方向擴(kuò)散模型中，沿邊緣的擴(kuò)散系數(shù)應(yīng)大于跨邊緣的擴(kuò)散系數(shù)。
關(guān)鍵詞 偏微分方程；圖像去噪；方向擴(kuò)散
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-1 1.1 課題的研究背景和意義-1 1.2 圖像去噪的研究現(xiàn)狀-1 1.3 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法-3 1.3.1 主觀評(píng)價(jià)準(zhǔn)則-3 1.3.2 客觀評(píng)價(jià)準(zhǔn)則-4 1.4 本文的主要內(nèi)容-5 2 基于偏微分方程圖像去噪的經(jīng)典算法-6 2.1 偏微分方程去噪模型研究-6 2.2 幾種經(jīng)典的偏微分方程去噪模型-8 2.2.1 ROF模型-8 2.2.2 PM模型-9 2.2.3 Weickert模型-11 2.2.4 Tschumperlé模型-12 2.2.5 極小曲面模型-13 2.2.6 Hajiaboli模型-14 2.3 本章小結(jié)-15 3 方向擴(kuò)散去噪模型-16 3.1 勢(shì)函數(shù)-16 3.2 方向擴(kuò)散方程-17 3.3 實(shí)驗(yàn)及分析-19 3.4 本章小結(jié)-24 結(jié)論-25 致謝-26 參考文獻(xiàn)-27 |
