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Well-Posed Inhomogeneous Nonlinear Diffusion Scheme for Digital Image Denoising

机译:用于数字图像去噪的良好的非均匀非线性扩散方案

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摘要

We study an inhomogeneous partial differential equation which includes a separate edge detection part to control smoothing in and around possible discontinuities, under the framework of anisotropic diffusion. By incorporating edges found at multiple scales via an adaptive edge detector-based indicator function, the proposed scheme removes noise while respecting salient boundaries. We create a smooth transition region around probable edges found and reduce the diffusion rate near it by a gradient-based diffusion coefficient. In contrast to the previous anisotropic diffusion schemes, we prove the well-posedness of our scheme in the space of bounded variation. The proposed scheme is general in the sense that it can be used with any of the existing diffusion equations. Numerical simulations on noisy images show the advantages of our scheme when compared to other related schemes.
机译:我们研究了一个不均匀的局部微分方程,其包括单独的边缘检测部分,以在各向异性扩散的框架下控制可能的不连续性的平滑和围绕可能的不连续性。 通过在通过基于自适应边缘检测器的指示器功能中结合在多个尺度处的边缘,所提出的方案在尊重突出边界的同时去除噪声。 我们通过基于梯度的扩散系数,在发现的可能性边缘围绕发现的平滑过渡区域,并降低了其附近的扩散速率。 与先前的各向异性扩散方案相比,我们证明了我们在有界变异空间中的方案的良好良好。 所提出的方案是一般的,即它可以与任何现有的扩散方程一起使用。 与其他相关方案相比,嘈杂图像的数值模拟显示了我们方案的优势。

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