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【24h】

Image Denoising via Nonlinear Hybrid Diffusion

机译：通过非线性混合扩散进行图像降噪

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摘要

A nonlinear anisotropic hybrid diffusion equation is discussed for image denoising, which is a combination of mean curvature smoothing and Gaussian heat diffusion. First, we propose a new edge detection indicator, that is, the diffusivity function. Based on this diffusivity function, the new diffusion is nonlinear anisotropic and forward-backward. Unlike the Perona-Malik (PM) diffusion, the new forward-backward diffusion is adjustable and under control. Then, the existence, uniqueness, and long-time behavior of the new regularization equation of the model are established. Finally, using the explicit difference scheme (PM scheme) and implicit difference scheme (AOS scheme), we do numerical experiments for different images, respectively. Experimental results illustrate the effectiveness of the new model with respect to other known models.
机译：讨论了一种用于图像去噪的非线性各向异性混合扩散方程，该方程是平均曲率平滑和高斯热扩散的组合。首先，我们提出了一种新的边缘检测指标，即扩散率函数。基于此扩散函数，新的扩散是非线性各向异性的和向前-向后的。与Perona-Malik（PM）扩散不同，新的向前-向后扩散是可调整的并且处于受控状态。然后，建立了模型新正则化方程的存在性，唯一性和长期行为。最后，使用显式差分方案（PM方案）和隐式差分方案（AOS方案），我们分别对不同的图像进行了数值实验。实验结果说明了新模型相对于其他已知模型的有效性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2013年第3期|890157.1-890157.22|共22页
  • 作者

    Xiaoping Ji; Dazhi Zhang; Zhichang Guo; Boying Wu;

  • 作者单位

    Department of Mathematics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;

    Department of Mathematics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;

    Department of Mathematics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;

    Department of Mathematics, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;

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