摘要
本文分析了图像复扩散去噪算法的优缺点,针对复扩散强度参数k与迭代步长Δt在扩散过程中恒定的缺点,提出了一种基于扩散强度参数与迭代步长的自适应复扩散去噪算法。在该扩散过程中,用图像实部的局部梯度控制扩散强度参数大小实现在不同在梯度区域的不同扩散速度,同时对迭代步长随迭代次数增加而逐渐增加,以实现在更短的扩散时间内获得更好的去噪效果。实验结果表明,本文提出的方法在去除噪声的同时更好地保留了图像的细节信息,取得更高的峰值信噪比,所用时间更少。
Through discussion of the characteristics of complex diffusion, a novel adaptive complex diffusion algorithm based on diffusion parameter and iterative step is proposed to overcome the disadvantages that the diffusion parameter k and iterative step At are constant. This new algorithm used the gradient information of image＇s real part to control the diffusion strength to realize different diffusion velocity in different gradient region, and increased the iterative step with increasing iteration number, so this adaptive complex diffusion can achieve better denoising effect in less diffusion time Numerical experiments results show that this algorithm can remove the noise while preserving more image details and gain higher peak signal noise ratio in a shorter time.
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期91-96,共6页
Opto-Electronic Engineering
基金
四川省教育厅重点项目(10ZA135
10ZB128)
人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2012RYY08
2010RY004
2011RZY01)
关键词
复扩散
扩散函数
迭代步长
图像去噪
complex diffusion
diffusion function
iterative step
image denoising
