数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2014年
5期
757-763
,共7页
SRAD%非线性相关扩散%各向异性扩散%去噪
SRAD%非線性相關擴散%各嚮異性擴散%去譟
SRAD%비선성상관확산%각향이성확산%거조
speckle reducing anisotropic diffusion (SRAD)%nonlinear coherent diffusion (NCD)%anisotropic diffusion%denoising
本文提出一种复合各向异性扩散滤波算法,将降斑各向异性扩散(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)模型中对边缘敏感的瞬态系数(Instantaneuos coefficient of variation,ICOV)算子运用到了非线性相干扩散(Nonlinear coherent diffusion,NCD)相干模型中,并基于统计学提出ICOV算子的相关系数矩阵对图像的相关度进行度量,系数矩阵的值是每个ICOV算子与其所在行与列的相关度,此相关度的值在边缘附近会取到极大值,这个对图像的边缘检测有很好的度量,根据每个像素与其周围像素的相关度对边缘附近的扩散的强度进行修改,对图像进行更为之有效、更准确的非线性去噪与边缘加强.实验结果表明,与其他各向异性算法相比,本算法可获得更好的性能指标,具有更好的去噪效果和保留边缘功能.
本文提齣一種複閤各嚮異性擴散濾波算法,將降斑各嚮異性擴散(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)模型中對邊緣敏感的瞬態繫數(Instantaneuos coefficient of variation,ICOV)算子運用到瞭非線性相榦擴散(Nonlinear coherent diffusion,NCD)相榦模型中,併基于統計學提齣ICOV算子的相關繫數矩陣對圖像的相關度進行度量,繫數矩陣的值是每箇ICOV算子與其所在行與列的相關度,此相關度的值在邊緣附近會取到極大值,這箇對圖像的邊緣檢測有很好的度量,根據每箇像素與其週圍像素的相關度對邊緣附近的擴散的彊度進行脩改,對圖像進行更為之有效、更準確的非線性去譟與邊緣加彊.實驗結果錶明,與其他各嚮異性算法相比,本算法可穫得更好的性能指標,具有更好的去譟效果和保留邊緣功能.
본문제출일충복합각향이성확산려파산법,장강반각향이성확산(Speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)모형중대변연민감적순태계수(Instantaneuos coefficient of variation,ICOV)산자운용도료비선성상간확산(Nonlinear coherent diffusion,NCD)상간모형중,병기우통계학제출ICOV산자적상관계수구진대도상적상관도진행도량,계수구진적치시매개ICOV산자여기소재행여렬적상관도,차상관도적치재변연부근회취도겁대치,저개대도상적변연검측유흔호적도량,근거매개상소여기주위상소적상관도대변연부근적확산적강도진행수개,대도상진행경위지유효、경준학적비선성거조여변연가강.실험결과표명,여기타각향이성산법상비,본산법가획득경호적성능지표,구유경호적거조효과화보류변연공능.
