基于偏微分方程的图像去噪技术研究
吴淑凡
吴清平
闽南理工学院信息管理学院 福建泉州 362700
摘要：从偏微分方程数字图像处理的概念入手,分析研究偏微分方程的数字图像去噪的发展与方法,从偏微分方程理论了解到PM模型是不适定的,为了优化PM模型噪声敏感与不适定问题,引入高斯卷积核函数替代梯度模并且引入选择性平滑项得到PM模型的变形后的正则化模型,通过实验验证PM模型的变形正则化方程的图像去噪效果,选择性平滑项使得在图像边缘区域的扩散性较弱,且图像背景区域扩散性较强,PM模型的变形后的正则化模型能有效平滑噪声,并且具有增强图像边缘的作用.在实验中发现以下问题:偏微分方程方法扩散处理后的数据具有块状效应;高阶偏微分方程的稳定性较差并且不能满足图像各阶段处理的需求;图像处理的图像未考虑全局性;单一的偏微分方程图像处理技术不能完全支撑图像处理数据.针对以上问题提出了PM模型对于图像去噪算法改进的策略.
关键词：偏微分方程图像去噪正则化
资助基金：福建省中青年教师教育科研项目(JAT210515)
论文发表日期：2022-11-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 29-32 )