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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。
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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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