基于自適應(yīng)梯度閾值的各向異性去噪模型
關(guān)鍵詞：自適應(yīng)模型 各向異性擴(kuò)散 擴(kuò)散函數(shù) 邊緣閾值 偏微分方程
摘要：為了在去除噪聲的同時(shí)保護(hù)圖像的邊緣和細(xì)節(jié),提出了基于自適應(yīng)梯度閾值的各向異性擴(kuò)散模型.該模型將P-M 模型中的固定邊緣閾值改為隨梯度模變化的自適應(yīng)閾值,改進(jìn)了擴(kuò)散函數(shù),加入了保真項(xiàng).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,IPM 模型優(yōu)于傳統(tǒng)的各向異性去噪模型.
曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版雜志要求:
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