基于偏微分方程的图像降噪算法研究.kdh

数字图像作为媒介，已经成为信息时代不可或缺的信息来源。实际获得的图像在形成，传输，接收和处理的过程中，不可避免的存在各种类型的干扰。噪声恶化了图像质量，使图像模糊，特征淹没，给边缘检测，图像分割，特征提取，图像的压缩和编码等这些后继分析带来困难。因此，滤除噪声，尽可能的复原原始图像是数字图像处理中最重要、最基本的研究课题之一，具有重要的理论价值和实际意义。近十年多来，偏微分方程（PDEs）的理论和方法在图像处理各领域的应用越来越引起了人们的关注。本文在现有基于偏微分去噪模型的基础上，对模型的线性扩散、非线性扩散和保真项进行了具体的研究，结合“自蛇”（self-snake）去噪模型，提出了一种基于改进“自蛇”模型的图像去噪。主要完成的工作如下：