在曲率属性计算之前需要对图像进行去噪预处理, 传统的图像滤波方法在去除噪声的同时会破坏边缘、线条、纹理等图像特征, 而基于偏微分方程的P-M模型在平滑过程中会出现块效应。针对这些问题, 提出了一种基于张量扩散的各向异性滤波的预处理方法。通过定义散布矩阵来获得丰富的图像局部结构信息, 然后利用这些结构来控制扩散过程, 以便实现图像的更好滤波。理论分析和实验结果表明, 相较于一些常规的图像滤波算法, 各向异性滤波得到的曲率属性效果更清晰、质量更高。
2023-01-20 10:52:01
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讨论了偏微分方程中P-M模型扩散系数及梯度阈值的选取对图像去噪的重要性，并对比了两个扩散系数的优点和缺点。在此基础上提出了一个新的扩散系数，新的扩散系数并应用到CLMC模型中进行数值离散实验，比较了三个扩散系数对图像去噪的效果，数值模拟实验结果表明，新的扩散系数能够有效的进行图像去噪。
2021-02-22 09:08:07
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