圖像非線性擴(kuò)散去噪的格子波爾茲曼方法.pdf

1、圖像去噪是圖像處理與機(jī)器視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)問題。在眾多圖像去噪方法中，基于非線性擴(kuò)散模型的方法占據(jù)著重要的地位。這種方法可以在抑制噪聲的同時(shí)，保護(hù)圖像的邊緣特征。但計(jì)算效率的低下嚴(yán)重影響了該方法的應(yīng)用。另一方面，基于介觀理論的格子波爾茲曼方法最早應(yīng)用于流體仿真計(jì)算，在近二十年里，該方法取得了長足的發(fā)展。和傳統(tǒng)的數(shù)值方法不同，格子波爾茲曼方法并不在空域和時(shí)域上離散化描述系統(tǒng)的偏微分方程，而是通過對微觀粒子的動(dòng)態(tài)仿真來模擬系統(tǒng)行為以求解相應(yīng)的宏

2、觀方程。格子波爾茲曼方法顯著的優(yōu)勢在于其可以方便的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的邊界條件，并且非常適合于并行計(jì)算。
　　 為了獲得實(shí)現(xiàn)簡單、計(jì)算速度快、易于并行化的圖像去噪算法，本文將格子波爾茲曼方法應(yīng)用于圖像去噪領(lǐng)域。首先從模擬實(shí)際物理模型入手，建立應(yīng)用于圖像去噪的格子波爾茲曼模型。并通過借鑒基于偏微分方程理論的圖像去噪模型與方法，實(shí)現(xiàn)基于格子波爾茲曼方法的圖像非線性擴(kuò)散去噪。論文的主要成果如下：
　　 本文提出的格子波爾茲曼模型使用獨(dú)立

3、于擴(kuò)散方向的松弛因子進(jìn)行演化?；谠撃Ｐ偷乃惴?，可以方便地實(shí)現(xiàn)非線性各向同性擴(kuò)散去噪和非線性各向異性擴(kuò)散去噪。在保證穩(wěn)定性的情況下，該算法可以進(jìn)行大步長的迭代以增加計(jì)算效率。實(shí)驗(yàn)顯示本文的算法在圖像去噪的質(zhì)量和執(zhí)行效率方面都優(yōu)于基于差分的方法。
　　 本文通過各方向的密度函數(shù)的加權(quán)和來計(jì)算質(zhì)量，以保證格子波爾茲曼方程的演化滿足質(zhì)量守恒定律。從而使格子波爾茲曼方程在各方向上的演化是獨(dú)立的，因此可以方便地對各方向的方程進(jìn)行并行計(jì)算。