研究了图像处理中各向异性扩散的正则化参数选取问题.根据分片常数模型,提出了一种噪声估计方法,该方法通过寻找图像中的最小区域方差来估计噪声;分析了正则化参数与图像噪声的关系,提出了一个正则化参数选取的修正公式,该公式使正则化参数能根据图像噪声自适应调整;最后给出了由正则化参数选取高斯模板尺度的规则.实验结果显示,这种正则化选取方法可以使各向异性扩散方程对图像噪声具有很好的自适应性.
各向异性扩散 分片常数模型 正则化参数 噪声估计 Anisotropic diffusion Piecewise constant model Regularization parameter Noise estimation
为了在抑制噪声时尽可能保留图像边缘信息,提出一种自适应各向异性高斯滤波器设计方法.该方法由独立强度传播(IDS)模型决定滤波器的长轴尺度,由像素的邻域平滑度决定长短轴的比例,然后根据该处的灰度梯度方向自适应决定各向异性滤波器的长轴方向.仿真实验表明,提出的自适应各向异性滤波器具有很强的噪声抑制和边缘保持能力.
各向异性高斯滤波 IDS模型 Canny算子 红外图像 anisotropic gaussian filtering IDS model Canny operator infrared image
