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An image restoration method based on PDEs and a new gradient model

机译:基于偏微分方程和新梯度模型的图像恢复方法

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摘要

The goal of image restoration is to eliminate noise and insignificant details from a blurred or noise-affected image, without blurring important semantic structures such as edges. In this paper, we propose a new approach based on partial differential equations (PDEs) by adjusting the threshold when iteration proceeds, and a new gradient model based on the idea of bilateral filtering, which can retain more visual details than other methods. With this new approach, the noise can be removed efficiently while preserving important semantic structures such as edges.
机译:图像恢复的目标是从模糊或受噪声影响的图像中消除噪声和无关紧要的细节,而不会模糊重要的语义结构(如边缘)。在本文中,我们提出了一种基于偏微分方程(PDE)的新方法,该方法通过在迭代进行时调整阈值,以及基于双边滤波思想的新梯度模型,该模型可以保留比其他方法更多的视觉细节。使用这种新方法,可以在保留重要的语义结构(例如边缘)的同时,有效地消除噪声。

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