Adaptive Perona–Malik Model Based on the Variable Exponent for Image Denoising

各项异性扩散 平滑的 图像分割 边缘检测 数学 高斯噪声 噪音(视频) 高斯模糊 扩散方程 降噪 图像(数学) 人工智能 指数 扩散 图像处理 特征(语言学) 边缘保持平滑 高斯分布 模式识别(心理学) 算法 计算机科学 图像复原 统计 物理 语言学 哲学 经济 服务(商务) 量子力学 经济 热力学
作者
Zhichang Guo,Jiebao Sun,Dazhi Zhang,Boying Wu
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:21 (3): 958-967 被引量:119
标识
DOI:10.1109/tip.2011.2169272
摘要

This paper introduces a class of adaptive Perona-Malik (PM) diffusion, which combines the PM equation with the heat equation. The PM equation provides a potential algorithm for image segmentation, noise removal, edge detection, and image enhancement. However, the defect of traditional PM model is tending to cause the staircase effect and create new features in the processed image. Utilizing the edge indicator as a variable exponent, we can adaptively control the diffusion mode, which alternates between PM diffusion and Gaussian smoothing in accordance with the image feature. Computer experiments indicate that the present algorithm is very efficient for edge detection and noise removal.
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