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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开基于结构张量与局部熵的图像降噪方法、存储介质、设备，涉及图像处理技术领域，方法包括获取待降噪图像，构建待降噪图像的各向异性扩散模型；根据图像的局部熵、图像结构张量的行列式、图像结构张量的迹构造新的扩散函数代替各向异性扩散模型的扩散函数；基于各向异性扩散模型，根据新的扩散函数在局部坐标系上构建图像降噪模型；采用有限差分算法对图像降噪模型进行求解。本发明的方法避免了图像平坦区域虚假边缘的产生，能够识别图像的角点和边缘区域，保护角点区域不被过度平滑，同时确保了边缘区域噪声点的平滑，可以达到噪声滤除和边缘增强的双重功效。
主权项：1.基于结构张量与局部熵的图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待降噪图像，构建待降噪图像的各向异性扩散模型；S2、根据图像的局部熵、图像结构张量的行列式、图像结构张量的迹构造新的扩散函数代替所述各向异性扩散模型的扩散函数，新的扩散函数表示为： 其中，c1表示图像梯度方向的扩散函数，c2表示图像边缘方向的扩散函数，J表示图像的局部熵，h1表示图像结构张量的行列式，h2表示图像结构张量的迹，K表示梯度阈值；S3、基于所述各向异性扩散模型，根据新的扩散函数在局部坐标系上构建图像降噪模型，所述图像降噪模型表示为： 其中，u表示灰度图像，t表示时间参数，uξξ表示图像边缘方向的二阶方向倒数，uηη表示图像梯度方向的二阶方向倒数；S4、采用有限差分算法对所述图像降噪模型进行求解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于结构张量与局部熵的图像降噪方法、存储介质、设备
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