模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (4): 642-647    DOI:
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结合局部熵的各向异性扩散模型
赵德,何传江,陈强
重庆大学数学与统计学院重庆401331
Anisotropic Diffusion Model Combined with Local Entropy
ZHAO De, HE Chuan-Jiang, CHEN Qiang
College of Mathematics and Statistics,Chongqing University,Chongqing 401331

全文: PDF (2358 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 Perona-Malik (P-M)模型是一个经典的各向异性扩散模型,该模型不能保持图像的重要细节(如纹理)。针对此问题,文中提出一个结合局部熵的各向异性扩散模型,该模型的扩散系数不仅依赖于图像梯度,也依赖于局部熵描述的局部区域信息。实验表明该模型不仅能有效去除图像噪声,更好保持图像弱边缘,而且能较好地保持图像的重要细节。
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赵德
何传江
陈强
关键词 图像滤波各向异性扩散Perona-Malik模型局部熵偏微分方程    
Abstract:Perona-Malik (P-M) model is a classical anisotropic diffusion denoising model, but it is not able to preserve the important details effectively such as the texture of the image. To address this problem, an improved P-M model based on local entropy is proposed. The diffusion coefficient of the model not only depends on the image gradient, but also depends on the local region information described by local entropy. The experimental results show that the proposed model removes noises effectively, preserves the boundaries better, and maintains important details of the image well.
Key wordsImage Filtering    Anisotropic Diffusion    Perona-Malik Model    Local Entropy    Partial Differential Equation   
收稿日期: 2011-05-05     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:中央高校专项基金(No.CDJXS11100044)、重庆市科委自然科学基金(No.CSTC2010BB9218)资助项目
作者简介: 赵德,男,1986年生,硕士研究生,主要研究方向为偏微分方程、图像处理。E-mail:a6-1@163。com。何传江,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为偏微分方程、图像处理。陈强,男,1985年生,博士研究生,主要研究方向为偏微分方程、图像处理。
引用本文:   
赵德,何传江,陈强. 结合局部熵的各向异性扩散模型[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(4): 642-647. ZHAO De, HE Chuan-Jiang, CHEN Qiang. Anisotropic Diffusion Model Combined with Local Entropy. , 2012, 25(4): 642-647.
链接本文:  
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