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一种有效的各向异性去啴模型
引用本文:张小波,冯象初. 一种有效的各向异性去啴模型[J]. 电子科技, 2007, 0(6): 47-50
作者姓名:张小波  冯象初
作者单位:咸阳师范学院,数学系,陕西,咸阳,712000;西安电子科技大学,理学院,陕西,西安,710071
摘    要:基于经典的模型,提出一种新的扩散模型。该模型在第一阶段利用小波域wiener滤波时图像进行消噪,之后通过各向异性扩散去除伪。噪声图像经过方法处理后,既消除了小波去噪经常出现的伪效应,又避免了偏微分方程方法去噪中出现的阶梯效应,较好保存了细节,提高了峰值信噪比,大量实验表明它是一种有效的去噪方法。

关 键 词:Perona-Mailk模型  各向异性扩散  小波域自适应wiener滤波  虚假边缘
收稿时间:2006-09-25
修稿时间:2006-09-25

Anisotropic Diffusion Based on Wiener Filtering in the Wavelet Domain
Zhang Xiaobo,Feng Xiangchu. Anisotropic Diffusion Based on Wiener Filtering in the Wavelet Domain[J]. Electronic Science and Technology, 2007, 0(6): 47-50
Authors:Zhang Xiaobo  Feng Xiangchu
Abstract:A model of nonstandard diffusion is presented based classical Perona-Malik model.The adap- tive wiener fihering in the wavelet domain is used to denoise contaminated image,and then anisotropic diffusion is used to smooth the Gibbs.Experimental results show that the model is effective in image processing while re- taining details,improving the visual quality and avoiding the staircasing phenomenon at the same time.
Keywords:Perona-Malik model  anisotropic diffusion  adaptive wavelet-wiener filtering  false edge
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