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An efficient anisotropic diffusion model for image denoising with edge preservation

机译:用边缘保存图像去噪有效的各向异性扩散模型

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摘要

Anisotropic diffusion filtering is a widely used partial differential equation (PDE) based technique, which works effectively for removal of noise and preserving edges. This technique is highly dependent on diffusion coefficient and threshold parameter. In this work, we propose a new diffusion coefficient and image dependent threshold parameter which has a faster rate of convergence than those found in literature. The new technique outperforms the traditional models of anisotropic diffusion. Experimental results show the superiority of the proposed work over traditional anisotropic diffusion models.
机译:各向异性扩散滤波是一种广泛使用的基于部分微分方程(PDE)技术,其有效地用于去除噪声和保存的边缘。 该技术高度依赖于扩散系数和阈值参数。 在这项工作中,我们提出了一种新的扩散系数和图像依赖性阈值参数,其具有比文献中的那些更快的收敛速度。 新技术优于传统的各向异性扩散模型。 实验结果表明,在传统各向异性扩散模型上提出的工作的优越性。

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