耦合冲击滤波器的片相似性各向异性扩散模型

发布时间：2019-01-01 19:43

【摘要】：在图像去噪过程中,为保持图像边缘并去除噪声,提出一种结合片相似性各向异性扩散(AD)和冲击滤波器的图像去噪和增强模型。采用片相似性AD模型去除图像中的噪声,引入冲击滤波器增强图像的重要结构特征。构造关于图像梯度模的函数,并自适应地调节图像在同质区域、细节和边缘区域的增强系数,在增强图像细节的同时,抑制噪声的放大和过冲现象。实验结果表明,该模型在视觉效果和客观评价指标方面均优于传统的AD模型、片相似性AD模型、结合冲击滤波器的AD模型,不仅能有效地去除噪声,且更好地保留了图像的细节和边缘特征。
[Abstract]:In the process of image denoising, in order to keep image edge and remove noise, an image denoising and enhancement model combining slice similarity anisotropic diffusion (AD) and impulse filter is proposed. The slice similarity AD model is used to remove the noise in the image and the impulse filter is introduced to enhance the important structural features of the image. The function of image gradient mode is constructed, and the enhancement coefficients of image in homogeneous region, detail and edge region are adjusted adaptively to suppress noise amplification and overshoot while enhancing image detail. The experimental results show that the proposed model is superior to the traditional AD model in visual effect and objective evaluation index. The slice similarity AD model, combined with the AD model of impulse filter, can not only effectively remove the noise. And the details and edge features of the image are better preserved.
【作者单位】： 中北大学电子测试技术国家重点实验室;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61271357) 国家重大科学仪器设备开发专项(2014YQ240445) 山西省自然科学基金(2015011046) 北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室开放课题(KFJJ13-11M)
【分类号】：TP391.41;TN713

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