检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨学峰[1] 李金宗[1] 李冬冬[1] 朱兵[1]
机构地区:[1]哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,哈尔滨市西大直街92号150001
出 处:《武汉大学学报(信息科学版)》2010年第8期975-978,共4页Geomatics and Information Science of Wuhan University
基 金:总装预研基金资助项目(51322020703)
摘 要:将各向异性前向扩散和后向扩散进行深度融合,提出了一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法。该方法利用非线性结构张量代替直接的梯度估计,增强对噪声的鲁棒性;将沿梯度方向增强的冲击滤波项改为按照自适应设定的阈值,进行前向扩散去噪和后向扩散增强的相互转换;对于角型结构,在与梯度垂直方向同样进行后向扩散,以增强角型纹理。实验结果表明,本文算法不仅有效去除了噪声,而且增强了纹理。A novel forward and backward diffusion based image denoising and enhancement method is proposed.In the proposed method,the direct gradient computation is replaced by a nonlinear structure tensor(NLST) to increase the robustness to noise;The shock filter item along the gradient direction is replaced by a forward or backward diffusion according with the adaptive threshold value of gradient;The corner structure is also enhanced by performing a backward diffusion in corner region.Two experimental results show that the proposed algorithm not only removes noise,but also efficiently enhances image texture details and no artifacts are produced.
分 类 号:P237.3[天文地球—摄影测量与遥感]
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