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基于总变分和各向异性扩散方程的图像恢复模型

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西安电子科技大学学报 2006年第5期33卷 759-762页

作者：李敏冯象初西安电子科技大学理学院陕西西安710071

提出了一个基于总变分和各向异性扩散方程的图像恢复模型.该模型通过引进“纯粹的”各向异性扩散方程的扩散项,实现了偏微分方程去噪方法中非线性扩散方程与能量泛函变分法的有机结合.实验表明该模型不但能够提高去噪性能,而且可增强边... 详细信息

提出了一个基于总变分和各向异性扩散方程的图像恢复模型.该模型通过引进“纯粹的”各向异性扩散方程的扩散项,实现了偏微分方程去噪方法中非线性扩散方程与能量泛函变分法的有机结合.实验表明该模型不但能够提高去噪性能,而且可增强边缘并保持边缘的位置;能够保持图像中的纹理特征和不能用边缘刻画的大尺度细小特征,使得处理后的图像清晰度和对比度大大增强,而且有意义的细节特征也被保留.

关键词：总变分各向异性扩散方程去噪细节特征

一种用修正各向异性扩散方程抑制SAR相干斑的算法

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中国科学院研究生院学报 2011年第2期28卷 223-227页

作者：张强张毅中国科学院电子学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100190

针对各向异性扩散方程抑制SAR图像相干斑时,需要进行多次迭代,很难用于实时处理的情况,提出一种改进算法.该算法根据图像变差系数,自适应调整中心像素与各方向扩散系数的权重,从而在均匀区域加速扩散过程,在非均匀区域保留原各向异性扩... 详细信息

针对各向异性扩散方程抑制SAR图像相干斑时,需要进行多次迭代,很难用于实时处理的情况,提出一种改进算法.该算法根据图像变差系数,自适应调整中心像素与各方向扩散系数的权重,从而在均匀区域加速扩散过程,在非均匀区域保留原各向异性扩散方程的性能.利用机载SAR图像对算法性能进行验证,结果表明,算法仅需较少的迭代次数,就可以获得与常规各向异性扩散方程相干斑抑制相同的性能.

关键词：合成孔径雷达图像相干斑滤波各向异性扩散方程

基于各向异性扩散方程的局部非纹理图像修整与去噪

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信号处理 2007年第4期23卷 548-551页

作者：付树军阮秋琦王文洽北京交通大学信患科学研究所北京100044 山东大学数学与系统科学学院济南250100

图像修整(image inpainting)是一种图像插值的方法,它根据丢失信息区域周围的图像信息来猜测和填充这个区域,图像修整属于图像恢复的范畴。利用变分方法导出的各向异性扩散方程对于图像边缘的良好保持特性,而在图像处理中得到了广泛的... 详细信息

图像修整(image inpainting)是一种图像插值的方法,它根据丢失信息区域周围的图像信息来猜测和填充这个区域,图像修整属于图像恢复的范畴。利用变分方法导出的各向异性扩散方程对于图像边缘的良好保持特性,而在图像处理中得到了广泛的应用。基于这一思想,本文提出了一种基于各向异性扩散方程的图像修整算法:在填补修整区域的同时,可有效地去除噪声,同时保持边缘信息。理论分析和实验结果表明了这一点。

关键词：图像处理图像修整图像去噪变分各向异性扩散方程

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基于各向异性扩散方程的并行图像去噪研究

计算机工程与应用 2008年第22期44卷 186-188页

作者：程群田有先重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

各向异性扩散方程是一种非线性PDE模型,在图像去噪中,通过非线性扩散因子来滤除噪声,同时能保留原有的边缘和纹理。但是当图像很大时,求解PDE的差分运算量将很大,满足不了实时系统的要求。针对该模型,在MPI并行编程环境下,利用图像像素... 详细信息

各向异性扩散方程是一种非线性PDE模型,在图像去噪中,通过非线性扩散因子来滤除噪声,同时能保留原有的边缘和纹理。但是当图像很大时,求解PDE的差分运算量将很大,满足不了实时系统的要求。针对该模型,在MPI并行编程环境下,利用图像像素的独立性和PDE求解的并发性,采用并行方式对图像去噪,在保证去噪性能的同时,极大地降低计算时间。

关键词：各向异性扩散方程并行计算图像去噪 MPI

基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法

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计算机应用 2008年第8期28卷 2049-2051页

作者：张洁檀结庆合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学应用数学研究所合肥230009

Canny边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑,往往使得算法的信噪比和定位精度下降,从而产生一些虚假边缘,使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题提出了一种改进方法,运用各向异性扩散方程代替高斯滤波,并对扩散后的图像做图像... 详细信息

Canny边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑,往往使得算法的信噪比和定位精度下降,从而产生一些虚假边缘,使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题提出了一种改进方法,运用各向异性扩散方程代替高斯滤波,并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明,该算法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。

关键词：边缘检测 Canny算法高斯滤波各向异性扩散方程图像增强

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基于各向异性扩散方程的多层次并行图像去噪

计算机工程与科学 2010年第4期32卷 49-51,66页

作者：郭静田有先重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

针对利用各向异性扩散方程的去噪模型在求解中存在计算量大、耗时长、影响实时性等缺点,本文充分利用并行知识,提出了有效的解决方案。即基于各向异性扩散去噪模型,设计工作站机群平台,对噪声图像进行条状重叠的数据划分,以便实现算法... 详细信息

针对利用各向异性扩散方程的去噪模型在求解中存在计算量大、耗时长、影响实时性等缺点,本文充分利用并行知识,提出了有效的解决方案。即基于各向异性扩散去噪模型,设计工作站机群平台,对噪声图像进行条状重叠的数据划分,以便实现算法节点内与节点间的两级并行策略:在机群结点内部采用共享内存结构,机群节点间采用分布内存结构,以二者的最优结合实现并行的层次结构化,从而得到一种高效的多层次并行图像去噪算法。实验结果表明,在基于混合模型的并行环境下,该算法能在一定程度上提高原算法的计算效率,不仅有效地缩短了运行时间,而且仍能获得与其相当的图像去噪质量。

关键词：图像去噪各向异性扩散方程机群并行算法混合模型

各向异性扩散方程在医学超声图像去噪中的应用

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各向异性扩散方程在医学超声图像去噪中的应用

基于各向异性扩散方程的图像降噪技术和车牌识别技术研究

中国声学学会2006年全国声学学术会议

作者：郭敏马远良朱霆西北工业大学声学工程研究所第四军医大学西京医院超声科

1引言医学超声图像是目前医学上使用最多的一种图像。医学超声图像在成像时不可避免地受到噪声污染, 使得图像清晰度变差,从而影响图像分析的精度与结果。经典的去噪方法在抑制噪声的同时会丢失图像中的细节,而医学图像的细节信号经常... 详细信息

1引言医学超声图像是目前医学上使用最多的一种图像。医学超声图像在成像时不可避免地受到噪声污染, 使得图像清晰度变差,从而影响图像分析的精度与结果。经典的去噪方法在抑制噪声的同时会丢失图像中的细节,而医学图像的细节信号经常在临床诊断中起关键作用,因此,如何既能去除医学超声图像中的噪声,又能尽量保护图像细节,是医学超声图像去噪研究的主要热点问题之一。

关键词：各向异性扩散方程医学超声图像去噪

来源： cnki会议评论

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基于各向异性扩散方程的图像降噪技术和车牌识别技术研究

作者：李振恒山东大学

学位级别：硕士

数字化与信息化迅猛发展使得数字图像处理正在成为一门越来越重要的学科。基于偏微分方程的数字图像处理技术因其坚实的理论支撑,在相关领域获得广泛应用。其中,基于各向异性扩散方程的图像降噪技术由传统的Gaussian滤波发展而来的,是... 详细信息

数字化与信息化迅猛发展使得数字图像处理正在成为一门越来越重要的学科。基于偏微分方程的数字图像处理技术因其坚实的理论支撑,在相关领域获得广泛应用。其中,基于各向异性扩散方程的图像降噪技术由传统的Gaussian滤波发展而来的,是基于偏微分方程的数字图像处理技术的一种,这种技术的特点是可以在平滑噪声的同时较好地保持边缘特征,其图像降噪应用效果得到了广泛的认可。本文在较深入研究各向异性扩散方程基本理论的基础上,着重研究了各向异性扩散方程在图像降噪方面的应用。为了进一步提高P-M各向异性扩散模型的应用性能,本文提出了改进的P-M各向异性扩散模型,并探讨了其在医学超声图像降噪中的应用;实验结果表明该模型能够有效抑制医学超声图像的斑点（Speckle）噪声,同时较好地保持图像的边缘特征。另一方面,随着信息技术的发展,交通管理系统的信息化、智能化已成为发展的趋势。车牌识别系统是智能交通系统的核心组成部分,在现代交通收费管理系统中发挥着举足轻重的作用。近年来,对车牌识别系统中关键技术的研究已成为智能交通领域的一个热点问题。本文研究了车牌识别系统的车牌定位、车牌字符分割与识别等环节中的一些关键技术问题。重点研究了车牌字符识别中的两种常用方法：模板匹配和神经网络的字符识别方法。在模板匹配方法中,本文对传统模板匹配方法做了一些改进,并通过实验验证应用效果;另外,本文尝试性将图像的Zenike矩特征作为神经网络的输入量进行字符识别,实验均取得较好结果。最后,本文对模板匹配和矩特征的神经网络字符识别方法进行了对比分析。

关键词：各向异性扩散方程图像降噪车牌识别模板匹配神经网络矩特征

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图像处理与分析中的各向异性扩散方程

图像处理与分析中的各向异性扩散方程

作者：马凤花吉林大学

学位级别：硕士

本文是一篇介绍图像处理与分析中的各向异性扩散方程的综述．图像处理是一门集光学，电子学，数学，成像学和计算机技术学的交叉学科，并且在众多科学与工程领域有重要应用．目前在图像处理领域有随机建模，小波理论和偏微分方程三大类... 详细信息

本文是一篇介绍图像处理与分析中的各向异性扩散方程的综述．图像处理是一门集光学，电子学，数学，成像学和计算机技术学的交叉学科，并且在众多科学与工程领域有重要应用．目前在图像处理领域有随机建模，小波理论和偏微分方程三大类方法．本文主要针对图像处理与分析，围绕各向异性扩散方程展开，总结了用各向异性扩散方程求解图像处理问题的数学模型，Perona和Malik提出的非线性扩散方程开辟了图像处理中偏微分方程理论和应用的很多新领域，他们提出用保持边界的具有方向性的(各向异性)扩散(anisotropic diffusion)方程来代替Gaussian平滑滤波器，常称为Pcrona-Malik(P-M)模型(?)=div(c(|▽u|)▽u)．基于P-M模型又发展了Alvarez，Lions和Morel模型，***(?)模型，YouYu-Li和***的四阶偏微分方程，复数域内的各向异性扩散滤波方程等．1992年，由Rudin等人在Mumford和Shah提出的模型基础上得到了基于全变分范数的去噪模型，即全变差模型，通常简称为TV(TotalVariation)去噪模型．本文详细介绍了复数域内扩散滤波方程弱解的存在唯一性及TV模型与各向异性扩散方程的关系，并且讨论了变分模型在特定空间下的适定性(解的存在性，唯一性，稳定性)．最后本文简单地介绍了各向异性扩散在图像处理与分析中的其他应用．

关键词：图像处理各向异性扩散方程适定性