基于偏微分方程的组合视频去噪方法

提出1个基于偏微分方程的组合视频去噪方法.该方法综合利用了变分运动估计方法的精确性和各向异性扩散滤波方法的保边性能等优点.方法的实施分为3步:首先,采用2维各向异性扩散滤波对噪声视频进行初始的去噪.然后,采用Brox等提出的变分光流计算方法对前1步去噪后的视频进行运动估计,目的是计算各帧的前向及后向运动场.最后,采用3维各向异性扩散滤波对运动补偿后的原始噪声视频实施最终的去噪.实验结果表明本文的方法优于经典的各向异性扩散滤波方法.     

基于纯各向异性扩散和四阶PDE的混合去噪方法研究

综合纯各向异性扩散模型和四阶PDE模型在图像去噪中的特点,提出一种新的去噪模型——基于纯各向异性扩散和四阶PDE的混合去噪模型.该模型克服了四阶PDE模型过多损失边缘信息和纯各向异性扩散模型在平滑区域产生阶梯效应的缺点,在有效去除噪声的同时,既抑制了阶梯效应,又很好地保持了图像的边缘和纹理细节信息.     

一种改进的偏微分方程图像平滑方法

针对退化扩散方程在图像平滑时对角点的圆弧化,提出由梯度及其正交方向上的二阶方向导数共同决定扩散速度。在图像的角点位置上,扩散速度趋于零,在线条点位置上,扩散速度由梯度的模值来决定,并在与梯度正交的方向上进行平滑,在灰度变化不大的区域上,采用传导系数为常数的热方程进行平滑。文中的理论上说明了扩散速度的构造方法。实验结果表明,该扩散模型在对图像进行平滑的同时,对特征点的保留是明显的。     

一种改进的基于小波偏微分方程的图像去噪方法

提出一种基于小波分解和四阶偏微分方程相结合的方法用于图像去噪,利用小波良好的时频局域化特性和偏微分方程能够很好地保留图像的边缘和细节的特点对图像噪声进行消除.传统的二阶线性扩散方程计算效率低,易产生阶梯效应,这里采用一种用拉氏锐化算子替代拉普拉斯算子的四阶偏微分方程模型.实验结果表明,本方法是一种高效的去除噪声并能很好地保持图像边缘的算法.     

一种基于偏微分方程的图像去噪方法

为有效去噪,基于全变分及四阶偏微分方程图像去噪模型,提出一种图像综合去噪模型.该模型克服了全变分去噪模型带来的块效应以及四阶偏微分方程去噪模型在处理平滑区域时带来的不平坦现象.仿真结果表明,图像清晰度有了较大改善.     

一阶偏微分方程的Mathematica和Matlab解法比较

通过比较一阶偏微分方程的Mathematica和Matlab解法,得到在要求计算精度时Mathematica比Matlab可获得更精确结果。     

基于拉氏锐化算子的四阶偏微分方程图像去噪算法

采用拉氏锐化算子代替拉普拉斯算子,提出了一种基于四阶偏微分方程的图像平滑算法.该方法不容易产生二阶非线性扩散方程所造成的块效应,而且与一般四阶偏微分方程相比,收敛速度更快,同时在一定程度上避免了处理图像时常出现的不平整现象.     

一种改进偏微分方程扩散系数的图像去噪方法

在偏微分方程P-M模型图像去噪过程中,扩散系数的选择会影响图像去噪的效果,为此提出了一个新的扩散系数模型来实现图像去噪。首先分析讨论了P-M模型中扩散系数和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;在此基础上提出一个新的扩散系数,并应用到CLMC模型进行数值离散实验。实验结果表明,采用新的扩散系数得到的信噪比和峰值信噪比要比P-M方程中所给出的两个扩散系数得到的信噪比和峰值信噪比好。提出的扩散系数能够有效地进行图像去噪。     

一阶偏微分方程的Mathematica和Matlab解法比较

通过比较一阶偏微分方程的Mathematica和Matlab解法，得到在要求计算精度时Mathematica比Maflab可获得更精确结果。     

利用偏微分方程的Tetrolet变换图像去噪

对图像进行Tetrolet变换后利用偏微分方程对图像进行了质量改善,仿真结果表明,该算法不仅能有效去除噪声,而且可得到更高的峰值信噪比和更好的视觉效果,去噪后图像较光滑,减少了方块效应,更多地保留了图像边缘和细节等局部特征.     

一种改进的基于PDE的图像去噪模型

本文在Perona和Malik及Catte等前人的工作基础上提出了一种新的图像去噪模型,并做了数值仿真,实验结果证明该模型不但能有效地去除噪声,而且能增强边缘并保持边缘位置,使处理后的图像清晰度和对比度都有大大增加,看上去也比较真实自然．     

非局部偏微分方程去噪模型

针对传统扩散模型中的边界模糊问题, 提出一种基于非局部信息的非线性偏微分方程去噪模型. 在新模型中引入非局部梯度以探测图像边界, 在区域内部和边界处以不同的速度进行扩散, 从而达到去噪和边界保持的效果. 数值计算采用单边格式计算非局部梯度, 以防止离散情形下边界信息的损失. 理论分析和数值实验结果表明了此模型的有效性.     

基于偏微分方程与多尺度分析的图像去噪算法

针对传统图像去噪算法存在去噪效果和稳定性较差的问题, 提出一种基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪算法. 首先利用二阶偏微分扩散方程和四阶偏微分方程对图像进行高频段和低频段的处理, 对处理后的图像采用非下采样轮廓波逆变换, 实现图像整体去噪； 其次, 采用轮廓波变换方法对整体图像进行多尺度分解得到不同子带, 并利用核主成分分析算法进行整体图像降维处理, 对不同子带进行分块管理, 完成对整体图像的局部去噪, 最终实现基于偏微分方程结合多尺度分析方法的图像去噪. 实验结果表明, 该算法的图像去噪效果和稳定性均较高.     

图像去噪的ROF模型及仿真实验

基于PDE模型的图像去噪是一种非常有效的方法,本文给出了离散迭代格式,通过C++仿真实验验证了算法对抑制噪声的有效性,实验结果显示该算法能很好地保持边缘等细节特征,且峰值信噪比得到有效提高。     

基于偏微分方程的彩色图像乘性去噪模型

提出一种新的非线性偏微分方程恢复模型,解决含乘性噪声的彩色图像恢复问题.新模型中引入光滑后向量值图像的几何流形特征判断图像的"真"、"假"边缘,利用P(x)-Laplace扩散系数在区域内部和边界以不同的方式进行扩散,利用|u|q扩散系数在乘性噪声干扰不同的区域以不同的速度进行扩散.理论分析和数值实验结果表明了该模型的...     

基于偏微分方程图像修复的新方法

根据CDD图像修复模型的理论行为分析,指出该模型修复速度慢的原因,去除导致修复速度慢的因子,引入具有边缘增强作用下的冲击滤波器予以修正,从而获得了一种新的图像修复方法。实验结果表明,该算法修复图像速度有所提高并取得了较好的视觉效果。