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改进的各向异性扩散方法在图像去噪中的应用

作 者: 柯丹丹
导 师: 蔡光程
学 校: 昆明理工大学
专 业: 计算数学
关键词: 各向异性扩散 偏微分方程 图像梯度 图像特征 形态学 相干性
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 69次
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内容摘要


论文主要研究的是各向异性扩散在图像去噪中的应用。在图像的生成和传输及通信过程中,经常会伴随着各种噪声,这将降低图像的质量,如何有效去噪成为人们研究的课题。近些年来,随着偏微分方程理论成为图像去噪中的一种新工具,逐渐引起了人们的关注。其发展经历了由线性到非线性,及由各向同性扩散到各向异性扩散,由实数域向复数域扩充的过程。本文简要介绍了几种经典的基于偏微分方程的图像去噪模型,主要研究了Weickert的相干增强扩散模型,针对其优缺点分别从预处理和扩散张量的设置方面做了相应的改进,提出两种不同的各向异性扩散去噪方法,并用Matlab7.0做了仿真实验。一种是基于图像特征的各向异性扩散方法,该方法首先用维纳滤波器对图像做预处理,再利用图像相干性判断图像特征,并设置相应区域扩散张量的特征值;另一种方法首先利用形态学闭开算子做图像预处理,然后结合二阶方向导数设计结构张量,且依据自适应的梯度阈值设计扩散张量的特征值。实验结果表明,改进后的两种方法均继承了相干增强扩散模型的优点:在消除噪声和保护边缘方面取得了较好的效果,且很好地克服了其在光滑区域产生虚假边缘的缺点,取得了较好的图像去噪效果。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-13
  1.1 选题背景与意义  9
  1.2 课题的研究现状与发展  9-11
  1.3 一些常用符号及说明  11
  1.4 本文主要内容安排  11-13
第二章 图像处理基本知识及数学模型  13-22
  2.1 图像基本知识  13
    2.1.1 图像概述  13
    2.1.2 图像分类  13
  2.2 灰度图像的离散模型及其存储模型  13-14
  2.3 噪声分类  14-15
  2.4 常用去噪方法  15-17
  2.5 图像去噪评价标准  17
  2.6 数学形态学简介  17-22
    2.6.1 形态学预备知识  17-18
    2.6.2 二值图像基本形态学算子  18-20
    2.6.3 灰度图像基本形态学算子  20-22
第三章 偏微分方程图像去噪模型  22-30
  3.1 热传导方程(各向同性扩散)  22
  3.2 P-M模型  22-23
  3.3 CLMC模型  23-24
  3.4 Weickert扩散张量模型  24-27
    3.4.1 边缘增强扩散  25-26
    3.4.2 相干增强扩散  26-27
  3.5 其他模型  27-30
    3.5.1 ROF变分偏微分模型  27-28
    3.5.2 复扩散模型与前向-后向扩散模型  28-29
    3.5.3 高阶偏微分方程模型  29-30
第四章 基于图像特征的各向异性去噪方法  30-37
  4.1 图像预处理的改进  30
  4.2 采用相干性判断图像特征  30-31
  4.3 构造扩散张量的特征值  31-32
  4.4 算法设计及实验结果  32-35
    4.4.1 算法设计  32
    4.4.2 实验结果  32-35
  4.5 本章小结  35-37
第五章 基于形态学算子的各向异性去噪方法  37-44
  5.1 用形态学闭开算子做图像预处理  37
  5.2 局部结构张量的设计  37-38
  5.3 构造新的扩散张量  38-39
    5.3.1 梯度阈值的选取  38
    5.3.2 新的扩散张量的设计  38-39
  5.4 实验结果及分析  39-43
  5.5 本章小结  43-44
第六章 总结与展望  44-46
致谢  46-47
参考文献  47-51
附录A 攻读硕士期间发表论文目录  51

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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