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各向异性扩散方程在图像处理中的应用.kdh下载
weixin_39821620
2020-06-05 05:00:32
关于去噪的学习文章,关于加权去噪有详细描述,适合入门学习。
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/wangyuch/884172?utm_source=bbsseo
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各向异性扩散方程在图像处理中的应用.kdh下载
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各向异性
扩散
方程
在
图像处理
中
的
应用
.
kdh
关于去噪的学习文章,关于加权去噪有详细描述,适合入门学习。
基于偏微分
方程
的图像降噪算法研究.
kdh
数字图像作为媒介,已经成为信息时代不可或缺的信息来源。实际获得的图像在 形成,传输,接收和处理的过程
中
,不可避免的存在各种类型的干扰。噪声恶化了图 像质量,使图像模糊,特征淹没,给边缘检测,图像分割,特征提取,图像的压缩和 编码等这些后继分析带来困难。因此,滤除噪声,尽可能的复原原始图像是数字图像 处理
中
最重要、最基本的研究课题之一,具有重要的理论价值和实际意义。 近十年多来,偏微分
方程
(PDEs)的理论和方法在
图像处理
各领域的
应用
越来 越引起了人们的关注。本文在现有基于偏微分去噪模型的基础上,对模型的线性
扩散
、 非线性
扩散
和保真项进行了具体的研究,结合“自蛇”(self-snake)去噪模型,提出 了一种基于改进“自蛇”模型的图像去噪。主要完成的工作如下: (1)文
中
首先介绍了图像并讨论了图像去噪的意义,研究了图像的噪声类型以及 传统的图像去噪方法,说明了
应用
偏微分理论进行图像去噪的优点。传统的图像去噪 方法存在一个缺陷,在滤除噪声的同时也会模糊图像,使一些图像的纹理、边缘等重 要信息丢失。而使用基于偏微分
方程
的图像去噪方法不仅可以滤除图像的噪声,同时 还可以保护图像的细节信息,并具有一定的稳定性。灵活多样的数值方案也为图像去 噪处理的数值计算给予极大的帮助。 (2)文
中
首先对前人提出的经典的变分图像去噪模型:线性热
扩散
模型、P-M模 型,TV模型,“自蛇”模型分析了它们的优缺点,选择“自蛇”模型进行深入研究, 结合TV模型的保真项和方向曲率模值,然后提出了一种基于改进“自蛇”模型的图 像去噪方法,并对改进的模型进行离散化和数值实现。 (3)对上述的图像去噪模型用MATLAB进行仿真实验,通过图像质量的客观和 主观评价方法进行评价分析。实验结果表明用该方法能在保持细节信息的基础上,对 图像进行高PNSR值的滤波去噪,同时尽可能的缩短算法运行时间,通过理论分析和 对比试验表明,改进后的模型具有较好的去噪效果。 最后,对本文所做的工作进行总结,并对改进模型
中
尚未解决的问题进行了展望。
聚类分析在图像分类
中
的
应用
研究.
kdh
聚类分析在图像分类
中
的
应用
研究.
kdh
聚类分析在图像分类
中
的
应用
研究.
kdh
偏微分
方程
在遥感图像分割
中
的
应用
.
kdh
偏微分
方程
在遥感图像分割
中
的
应用
,阐述了变分方法和形变模型
基于FPGA时间数字转换器设计及其在激光雷达
中
的
应用
.
KDH
.
kdh
基于FPGA时间数字转换器设计及其在激光雷达
中
的
应用
.
KDH
.
kdh
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