基于曲率連續(xù)性控制的圖像去噪及其應用.pdf

1、圖像去噪是圖像處理中最基本的問題之一,是圖像處理和計算機視覺諸多應用的基礎。本文利用圖像的曲面表示給出了一種刻畫圖像局部平滑的度量,在新的度量下建立了無噪圖像的離散曲面表示方程?；跓o噪圖像模型和圖像局部平滑性的度量提出了兩種新的圖像去噪算法。本文兩種圖像去噪算法能夠很好的去除多種圖像噪聲,并且有效的保持了圖像的邊界信息,防止了平滑處理中圖像灰度值的收縮。全文主要包括以下幾個方面： 第一部分,基于曲率連續(xù)的圖像去噪算法。本文基于

2、圖像曲面的離散法曲率之比定義了度量圖像平滑性的銳化因子,并基于銳化因子給出了區(qū)分圖像噪聲像素和非噪聲像素的判定標準。最后,通過銳化因子的計算和標準化并利用無噪圖像的表示方程給出了一種曲率連續(xù)性控制的圖像去噪算法。該算法從噪聲數據中重建出無噪圖像,因而對多種圖像噪聲都有很好的去除作用,同時也很好的保持了圖像的細節(jié)特征。該算法隨著迭代次數的增多,去噪結果收斂到一個穩(wěn)定的狀態(tài),有效的防止了圖像的灰度值收縮。 第二部分,圖像的齊次雙邊濾

3、波算法。本文基于銳化因子的圖像平滑性標準,結合雙邊濾波保持邊界的優(yōu)點,提出了齊次雙邊濾波。與雙邊濾波的線性預測不同,齊次雙邊算法依據曲率連續(xù)性來預測噪聲像素的顏色值,在相同的去噪參數下,新算法可以去除更大幅度噪聲。齊次雙邊濾波可以進行多次迭代濾波處理,解決了雙邊濾波不能多次迭代的問題。另外,這種新算法在去除噪聲的同時保持了圖像更多的細節(jié),并有效的解決了傳統(tǒng)雙邊濾波易產生分塊的現象。 第三部分,本文兩種濾波方法的應用。我們把本文提