基于同向梯度扩散的图像去噪方法

在Perona-Malik模型基础上对扩散系数进行改进,引入了同向梯度扩散函数.实验结果表明,改进后的平滑方法既能更有效地消除图像中孤立噪声点,又可以更好地保持边缘.     

基于BSCB模型的图像修补算法

在BSCB模型上考虑了图像的梯度以及相应邻点的信息,引入m ax/m in函数,提出用ASG算子代替光滑算子,对BSCB模型进行修改.实验证明,新算法能较好地对图像进行修补,尤其是在保持边缘和角点的特征上效果比较好.     

结构保持图拉普拉斯正则的快速图像修复

为了让信息从周围向待修复区域填充时保持图像边缘结构,提出结构保持图拉普拉斯正则的图像修复模型.该模型在信号依赖的图拉普拉斯矩阵基础上,引入梯度图像平滑约束,能够促进目标函数的最优解收敛至分片平面图像;此外,该模型转化为无约束二次规划问题,可以通过共轭梯度法快速求解.实验结果表明,所提的图像修复算法相比于现有图像修复算法不仅速度快,而且可以克服图拉普拉斯正则图像修复算法所产生的块效应,使得复原后的图像更加自然.