基于格子波尔兹曼模型的图像去噪  

The Lattice Boltzmann Method Based Image Denoising

作　　者：陈玉[1,2] 严壮志[1] 钱跃竑[3] 

机构地区：[1]上海大学通信与信息工程学院,上海200072 [2]江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013 [3]上海大学上海市应用数学和力学研究所,上海200072

出　　处：《电子学报》2009年第3期574-580,共7页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家自然科学基金(No.10625210);上海市科委基金(No.05ZR1449;07PJ14040)

摘　　要：Perona和Malik提出的各向异性的扩散模型存在着模型不稳定、图像灰度容易产生"阶越"现象等缺陷.本文通过在格子波尔兹曼各向同性扩散模型的网格点间加入跨膜介质,建立了格子波尔兹曼各向异性扩散模型.该模型中前向扩散过程占据了主导作用,因而是稳定的.实验分析表明,该模型很好地解决了P-M模型存在的灰度"阶越"现象,处理结果具有更高的峰值信噪比.The diffusion model proposed by Perona and Malik is unstable. This will lead to the ＂staircasing effect＂ in image denoising. The lattice Boltzmann anisotropic diffusion model （LBADM） is proposed by introducing a medium between the nodes of the lattice based on the lattice Boltzmann isotropic diffusion model （LBIDM）. The force represented by the forward diffusion process dominates in the LBADM. This means the Lattice Boltzmann model LBADM is stable. The experiment and discussion showed that our algorithm can overcome the staircasing effect of the P-M model well. Compared to the Perona and Malik＇ s isotropic diffusion model ,the lattice Boltzmann anisotropic diffusion model had higher peak signal-to-noise ratio.

关 键 词：图像去噪 格子波尔兹曼模型 P-M模型 偏微分方程 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]