非线性扩散图像混合滤波去噪方法研究

摘要

当前的非线性扩散去噪模型无法准确判断噪声属性,增大了图像去噪难度.为解决上述问题,提出非线性扩散图像混合滤波去噪方法.构建非线性扩散去噪模型,引入强度指数进行模型优化.为进一步解决该模型容易产生阶越效应的问题,在分析混合滤波去噪原理的基础上,利用小波域层间模型完成小波系数分类,采用概率模型与最大后验概率估计,获取小波系数估计值.建立基于概率自适应的图像去噪模型,通过梯度和相邻像素信息判断判定滤波窗内的噪声属性,根据属性分析结果对像素点进行分阶滤波处理,输出去噪图像.仿真结果表明,研究方法的去噪效果好,耗时短,具有可靠性与可行性.