抑制全变分阶梯效应的新方法

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【摘要】：全变分去噪算法能够很好地保留图像边缘和细节信息,但在图像平滑区域会产生严重的阶梯效应,而邻域线性回归滤波器可以避免产生阶梯效应。针对这一点,提出一种抑制全变分阶梯效应的新方法。该方法利用改进的高斯函数作为权函数,根据图像不同区域的灰度特性,自适应地调节权值,从而将全变分算法与邻域线性回归滤波有效地结合,达到优势互补,既可以保留图像的边缘信息,又可以抑制平滑区域的阶梯效应。比较了上述三种方法的结果表明,新方法具有更好的复原效果。

【作者单位】：广东白云学院电子信息工程系;南方医科大学生物医学工程学院医学信息研究所;
【关键词】： 全变分邻域线性回归滤波阶梯效应图像复原
【基金】：国家自然科学基金-青年科学基金项目(No.30800254)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】：

1引言图像在获取和传输过程中,由于受到成像设备与外部环境等噪声的干扰,不可避免地产生图像降质。因此尽可能减弱干扰,使图像更有利于后续工作是图像处理的基本任务。目前已经有邻域滤波、基于小波变换等多种传统去噪声方法,其中,由Rudin等人[1]在1992年提出的全变分(Total V

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