基于差分曲率的偏微分方程图像降噪算法-论文.pdf

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1、2015年7月计算机工程与设计July2015第36卷第7期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVo1．36NO．7基于差分曲率的偏微分方程图像降噪算法董婵婵，张权，郝慧艳，张芳，刘秫，孙未雅，桂志国。+(1．中北大学电子测试技术国家重点实验室，山西太原030051；2．中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室，山西太原030051)摘要：针对图像去噪过程存在边缘保持与噪声抑制的矛盾，提出一种改进的偏微分方程图像降噪算法。将差分曲率引入各项异性扩散方程中，构造出新的扩散系数函数，其可以较好区分

2、图像的边缘、平坦区域以及噪声，使算法在去除噪声的同时，保留更多弱边缘和纹理等细节信息。实验结果表明，该算法与其它基于偏微分方程的图像降噪算法相比，在客观的质量评价方面，提高了图像的信噪比和峰值信噪比；在主观视觉效果方面，在滤除噪声的同时保留了更多的弱边缘等细节信息，该算法实现了较好的图像降噪效果。关键词：图像去噪；偏微分方程；各项异性扩散；差分曲率；弱边缘中图法分类号：TP391文献标识号；A文章编号：1000—7024(2015)07—1850—05doj：10．162o8／j．issnl000—7024．201

3、5．07．033ImagedenoisingofPDEbasedondifferencecurvatureDONGChan—chan，ZHANGQuan，HAOHui～yan，ZHANGFang，LIUYi，SUNWei—ya，GUIZhi—guo，+(1．NationalKeyLaboratoryforElectronicMeasurementTechnology，NorthUniversityofChina，Taiyuan030051，China；2．KeyLaboratoryofInstrumentation

4、ScienceandDynamicMeasurementofMinistryofEducation。NorthUniversityofChina，Taiyuan030051，China)Abstract~Concerningthecontradictionbetweenedge-preservingandnoise-suppressingintheprocessofimagedenoising，anim—provedpartialdifferentialequation(PDE)forimagedenoisingw

5、asproposed．Differencecurvaturewascombinedwithanisotropicdiffusionequation，andanewdiffusioncoefficientfunctionwasconstructed．Asthenewdiffusioncoefficientfunctioneffectivelydistinguishededgesfromrampregionsandisolatednoise，themodelpreservedmoredetailssuchasweake

6、dgesandtextureswhilegettingridofthenoise．Experimentalresultsshowthat，comparedwithotherimagedenoisingmethodsbasedonPDE，theproposedmethodimprovessignal-to-noiseratio(SNR)andpeak-signalto-noiseratio(PSNR)inthetermsofobjectivequalityevaluation，andpreservesmoredeta

7、ilinformationsuchasweakedgeswhileremovingthenoiseontheaspectofsubjectivevisualeffect．Therefore，thepresentedalgorithmobtainsbetterimagedenoisingresults．Keywords：imagedenoising；partialdifferentialequation；anisotropicdiffusion；differencecurvature；weakedges法、非局部均值

8、(nonlocalmeans，NL—means)滤波0引言法等。其中，基于PDE的图像降噪算法能够较好缓解降目前图像降噪的方法众多，如基于偏微分方程(partial噪和边缘保留之间的矛盾，逐渐成为图像降噪领域的研究differentialequation，PDE)的图像滤波法、小波滤波热点。自从Perona—Malik提出各项异性扩散模型(PrM模收稿目期：