一种改进You-Kaveh模型扩散系数的图像去噪方法

摘要

将前向后向扩散系数引入到You和Kaveh提出的四阶偏微分方程去噪模型中,前向扩散用于对噪声进行平滑,后向扩散则对图像特征进行强化.同时,改进了模型中拉普拉斯算子的离散形式,使其包含更多的图像信息,能够更准确的判断图像的特征.新方法处理后的图像,避免了二阶偏微分方程处理图像常出现的"阶梯"效应,同时,和同类的四阶偏微分方程去噪模型相比,该方法的处理结果不会出现"斑"点,因此视觉效果更加理想.最后,通过实验证明了该方法的有效性.