摘要
针对对比度低、边缘模糊和噪声干扰强的红外图像,提出一种融合非线性扩散与全变分的形状保持模型。其中,模型保真项用于保持图像形状,保留边缘、细节信息,范数项用于图像去噪。实验结果表明,与同类算法相比,该模型能更有效地去除噪声,保持图像形状,并增强图像对比视觉效果。
Aiming at infrared image with low contrast,edge blurring and strong noise,this paper presents a mathematical model on shape preserving by combining nonlinear diffusion with total variation,where fidelity term is implemented to preserve image shape,edge and detail information,and norm term is used to denoise image.Experimental result indicates that compared with similar algorithms,the model can eliminate noise,preserve shape and enhance contrast effect.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第21期194-195,198,共3页
Computer Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(61071136)
国家青年科学基金资助项目(40801164)
江西省光电子与通信重点实验室开放基金资助项目(GDZ2009003)
南昌航空大学校立基金资助项目(Jy0651)
关键词
非线性扩散
全变分
形状保持
图像增强
图像熵
nonlinear diffusion
total variation
shape preserving
image enhancement
image entropy
