图像去噪的各向异性扩散方程研究

• 作 者: 裴艳侠
• 出 处: 西安理工大学
• 发表日期: 2017年期
• 关键词: 图像去噪 各向异性 结构张量 局部熵 扩散系数

如何对含噪图像进行有效的预处理,才能更准确的从图像中获取我们所需要的信息始终是图像处理中的一个热点问题。本文主要研究图像去噪的各向异性扩散方程,重点在二阶去噪模型和四阶去噪模型的基础上作了相关改进,具体如下:(1)针对现有的二阶各向异性扩散模型中扩散函数的平滑效果不好,图像信息区分不够准确等缺点,提出了一种新的二阶去噪模型。新模型首先定义了一种新的扩散权函数,其平滑力度优于经典的P-M扩散函数。其次,根据局部熵和结构张量更为精确地区分了图像的结构信息。最后设计了沿图像梯度方向和等照度线方向的扩散系数,使得图像在平坦区域进行各向同性扩散,在边缘处只沿等照度线方向扩散。数值实验结果表明,该模型对图像的边缘、非边缘处的细节及拐角等信息的识别更加精确,很好的保留了图像的重要信息,同时能很大程度的去除图像中的噪声。(2)二阶各向异性扩散模型在去噪过程中容易产生“阶梯效应”,而四阶Y-K模型能克服这种缺点,但经分析,Y-K模型相较于二阶各向异性扩散模型来说,噪声去除的不太彻底,几乎无法处理含泊松噪声的图像,且去噪后的图像容易产生斑点。因此,本文提出了一种新的四阶各向异性扩散模型,其扩散系数同时由图像的拉普拉斯算子、局部熵以及结构张量来控制。实验结果表明,该模型保留了二阶模型和四阶Y-K模型的优点,同时克服了这两种模型的缺点,取得了较好的视觉效果。