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噪声和图像的细节特征主要集中于图像高频部分,在图像去噪过程中,图像的某些重要特征(如边缘、细小纹理等)易受到破坏.针对这一情况,本文提出基于曲率变分正则化的小波变换图像去噪方法,首先用小波提取图像的高频成分,对图像进行增强处理,然后用增强图像的水平集曲率建立一个基于水平集曲率的曲率驱动函数,再将曲率驱动函数作为一个校正因子引入到变分模型中,建立曲率变分模型,用以控制图像的整体结构.在缺乏图像梯度信息的情况下,该模型克服了ROF模型错误扩散这一缺点,符合图像处理的形态学原则.最后,用建立的曲率变分模型处理提取的高频成分,重构处理后的高频成分和原来的低频成分,得到去噪后的图像.分析和仿真结果表明,新算法可有效抑制噪声,有极高的图像结构相似度,去噪效果明显. 相似文献
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提出一种双向增强扩散滤波的图像去噪模型。简化扩散方程建立双向扩散系数,使模型在扩散过程中能够实现平滑与锐化的双向过程,为加强平滑和锐化强度,用小波变换增强图像,使整体图像轮廓得到增强和局部图像纹理特征得到弱化。然后,对阈值进行了自适应设计和改进,使其根据图像的最大灰度值和迭代次数自动控制阈值,进一步保留图像边缘和细节特征。实验仿真和可行性的验证结果表明,新模型去噪效果较理想,不但能抑制噪声,而且能保护细节信息,峰值信噪比得到了有效的提高,性能更优越。 相似文献
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