免费论文摘要：新的TV矫正模子以及在SAR图像去噪中的运用

      视觉是生人获守信息的最重要道路, 外界消息以图像情势传入中脑, 扶助咱们看法寰球, 从而变革寰球. 伴跟着图像本领的兴盛, 图像处置仍旧普遍运用在科学与工程等要害接洽范围. 鉴于变分本领的全变差(Total Variation)模子是一种具备精细数学普通的图像处置本领, 已胜利运用在图像去躁、图像建设、图像分隔等上面. 为后续高档次的图像领会与图像领会供给了普通. TV模子的一个典范缺点在乎其简单在图像的润滑地区爆发门路效力, 进而感化去噪功效. 对准这一缺点, 正文创造了一种新的TV矫正模子, 此模子是在TV模子中引入高阶项以控制门路效力, 使其对润滑地区举行噪声控制, 而在边境地区举行TV去噪. 新的TV模子被用来控制SAR图像的雀斑噪声. 数值试验表白, 与保守的Lee滤波、Frost滤波以及Kuan滤波等模子比拟, 新的TV模子在去噪功效、边际维持本领以及去噪功效上均远优于那些模子. 作品的简直实质囊括以次几个上面:      第一, 精细引见了TV模子以及鉴于此模子的矫正模子, 领会比拟那些模子在图像去噪中的上风与去噪特性, 提出保持那些便宜与处置那些缺陷的本领, 同声在TV模子的普通上给出了中值公式.      第二, 为革新TV模子以及矫正的TV模子在图像润滑地区展示的门路效力,在TV模子中引入了高阶项导数, 使其对润滑地区举行噪声控制, 而在边境地区举行TV去噪. 同声创造了TV模子与新的模子的四邻域与八邻域中值公式, 结果在中值公式下对新的TV矫正模子在加性噪声的去噪功效举行了数值试验.      第三, 贯串Log模子, 给出了新的TV矫正模子的Log情势, 获得矫正的Log模子, 同声给出了Log模子与新的Log模子的八邻域中值公式. 将新的模子运用到SAR图像雀斑噪声的去噪中. 结果, 从图像的去噪功效、边境的维持本领以及去噪功效三上面比拟了Log模子、矫正的Log模子以及保守的SAR图像去噪模子的去噪本领. 数值试验表白新模子鲜明优于保守模子.

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