基于自适应参数高阶偏微分方程的图像平滑  

Image smoothing based on high order PDE of adaptive parameter

作　　者：郭三华[1] 高竹红[2] 曹丽娟[3] 宁志山[1] 初玲[1] 

机构地区：[1]烟台汽车工程职业学院电子工程系,山东烟台265500 [2]深圳市中兴通讯股份有限公司,广东深圳5180550 [3]烟台汽车工程职业学院科研处,山东烟台265500

出　　处：《微型机与应用》2010年第18期40-43,共4页Microcomputer & Its Applications

摘　　要：为消除经典P-M方法在图像平滑时引起的"阶梯"效应,提出了基于自适应参数的高阶偏微分方程图像平滑方法,并且利用MeanShift的核密度估计方法来确定各点阈值参数。与固定阈值参数的各向异性扩散方法相比,该方法有效地保持了图像的边缘等重要信息,能够更大程度地抑制孤立噪声,从而得到更高的PSNR值和更好的视觉效果。In order to eliminate the ＂step＂ effect by P-M equation ,a method for image smoothing based on high order PDE of adaptive parameter is proposed, which introduces mean shift kernel density estimation to determine every point threshold. Compared with the anisotropic diffusion method of fixed parameter, our method effectively enhances the important information of image and the details of image edges. It can get higher PSNR value and better visual effect by inhibiting isolated noise to a more great extent.

关 键 词：图像平滑 自适应参数 各向异性扩散 高阶偏微分方程 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]