模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (3): 422-427    DOI:
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一种混合曲率流图像除噪方法
王洪元1,石澄贤1,2,夏德深2
1.江苏工业学院 计算机系 常州 213164
2.南京理工大学 计算机系 南京 210094
A Mixture Curvature Flow Model for Image Noise Removal
WANG HongYuan1, SHI ChengXian1,2, XIA DeShen2
1.Department of Computer, Jingsu Polytechnic University, Changzhou 213164
2.Department of Computer, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094

全文: PDF (1543 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 基于几何曲线(曲面)演化的图像除噪和恢复是图像处理领域中的一个研究热点.本文利用几何和非线性扩散理论分析最大最小曲率流曲线演化方程,提出结合边缘信息的开关函数控制曲线(曲面)演化的混合曲率流图像除噪模型.实验证明,与其它除噪模型比较,该模型能更好解决曲线演化模型在对图像除噪时边缘保护和噪声去除的问题,提高曲线演化模型的图像除噪能力,并改善图像的可视性.
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作者相关文章
王洪元
石澄贤
夏德深
关键词 图像除噪曲线演化水平集混合曲率流    
Abstract:Image denoise is a preliminary process in image processing with PDE based approach being a hot topic in this field in recent years. Through analyzing the performance of curve evolution equation with the theory of geometry and anisotropic diffusion, a improved curve evolution modelmixture curvature flow model for image noise removal is proposed in this paper. To improve performance, edge information is introduced and a new geometry flow is constructed in this model. The experimental results show the model has advantages over other filterings in image noise removal.
Key wordsImage Noise Removal    Curve Evolution    Level Set    Mixture Curvature Flow   
收稿日期: 2004-10-27     
ZTFLH: TP751.1  
作者简介: 王洪元,男,1960年生,教授,博士,主要研究方向为模式识别与智能控制、计算机应用.E-mail: hywang@jpu.edu.cn.石澄贤,男,1962年生,副教授,博士研究生,主要研究方向为模式识别与智能系统.夏德深,男,1941年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别与智能系统.
引用本文:   
王洪元,石澄贤,夏德深. 一种混合曲率流图像除噪方法[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(3): 422-427. WANG HongYuan, SHI ChengXian, XIA DeShen. A Mixture Curvature Flow Model for Image Noise Removal. , 2006, 19(3): 422-427.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2006/V19/I3/422
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