基于圖像特征的各向異性擴(kuò)散濾波算法研究.pdf

1、圖像濾波是圖像預(yù)處理中必不可少的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的濾波算法大多是選用模板對圖像進(jìn)行濾波，濾去噪聲的同時(shí)也模糊了圖像邊緣。各向異性擴(kuò)散濾波算法將梯度作為邊緣檢測算子，對邊緣和非邊緣區(qū)域?qū)崿F(xiàn)不同程度的擴(kuò)散，去噪聲的同時(shí)可以保留圖像邊緣，與傳統(tǒng)算法相比有很大的優(yōu)勢。
　　針對各向異性擴(kuò)散模型存在的一些問題，學(xué)者們了提出了大量的改進(jìn)模型，但大多都是針對擴(kuò)散方程本身提出的，忽略了圖像的自身特征信息。本文主要研究如何提取圖像的特征信息，根據(jù)提取的特

2、征改進(jìn)擴(kuò)散模型并以此獲得更好的擴(kuò)散效果。本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下:
　　1.提出一種基于圖像方向特征的各向異性擴(kuò)散方程。通過對局部圖像的梯度矩陣進(jìn)行奇異值分解提取圖像的方向特征，利用提取的方向特征設(shè)計(jì)權(quán)重函數(shù)來將擴(kuò)散擴(kuò)展到八個(gè)方向，讓每點(diǎn)像素根據(jù)自己的方向特征實(shí)現(xiàn)八個(gè)方向不同程度的自適應(yīng)擴(kuò)散。新算法能更好的控制每個(gè)像素點(diǎn)的擴(kuò)散方向，去除噪聲的同時(shí)更好的保護(hù)了圖像的邊緣信息。
　　2.提出一種基于圖像相位一致性特征的各向異性擴(kuò)