嵌入固有模态函数的各向异性扩散方程用于图像降噪  

Embedding Intrinsic Mode Function into Anisotropic Diffusion Equation for Image Denoising

作　　者：戴芳[1] 薛建儒[1] 郑南宁[1] 

机构地区：[1]西安交通大学人工智能与机器人研究所

出　　处：《电子与信息学报》2008年第3期509-513,共5页Journal of Electronics & Information Technology

基　　金：国家自然科学基金项目(60405004,60635050);国家863项目(20060101Z1059);国家973项目(2006CB708303);陕西省教育厅项目(07JK328)资助课题

摘　　要：该文利用经验模态分解技术对图像进行分解,获得表示图像不同频率属性的各个固有模态函数分量,并将代表图像高频信息和次高频信息的固有模态函数嵌入到Perona-Malik模型中。改进后的模型不仅在对高斯噪声降噪时优于原Perona-Malik模型,而且对椒盐噪声也能较好地去除。In this paper, an image denoising model which embeds intrinsic mode function into Perona-Malik model is proposed. Firstly, the image is decomposed into Intrinsic Mode Functions （IMFs） by using empirical mode decomposition technique; each of IMFs captures the feature information under different scales. Secondly, the first and second IMFs are embedded into Perona-Malik model. Experimental results indicate that this method is more efficient than Perona-Malik model in removing Gaussian noise. Moreover, this method can remove salt and pepper noise.

关 键 词：固有模态函数 Perona-Malik模型 经验模态分解 图像降噪 各向异性扩散 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]