专利汇可以提供基于能量泛函的图像平滑与锐化算法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于 能量 泛函的图像平滑与锐化 算法 ,包括以下步骤:(1)将 各向异性 扩散方程转化为最小化能量泛函;(2)将动态方程以内在坐标形式表示;(3)建立能量泛函(4)建立图像的梯度 阈值 函数k=e-αt;(5)引入保真项建立基于能量泛函的图像平滑与锐化算法;(6)用中心差分数值算法对步骤五的结果进一步处理。本发明算法需要的信息量少,方法简单,实现图像去噪,使受污染图像更接近原始图像。,下面是基于能量泛函的图像平滑与锐化算法专利的具体信息内容。
1.基于能量泛函的图像平滑与锐化算法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、建立噪声图像模型I0=KI,为使去噪后的图像与原始图像充分接近,建立所述噪声图像模型的最小化模型 其动态方程
为 引入Neumann边界,该动态方程等价于各向异性扩散方程
即各向异性扩散方程转化为最小化能量泛函,其中I是无噪图像,I0是降质图像,K是降质算子,Ω是图像区域;
步骤二、将步骤一中的动态方程以内在坐标形式表示为
步骤三、建立能量泛函 式1)表示为
取 代入式2)得
在图像边缘时,|▽I|>>k, 沿梯度方向逆扩散;在图像平
坦区域时,|▽I|<
步骤四、建立图像的梯度阈值函数k=e-αt,其为随扩散时间和扩散次数变化的函数,其中t=n,t为扩散时间,n为扩散次数, max{W,H}为图像的最大灰度值;
步骤五、引入保真项 建立基于能量泛函的图像平滑与锐化
算法
其中λ是调整参数,在图像的边缘, 在图
像的平坦区域, 则扩散程度达到最大;
步骤六、用中心差分数值算法对步骤五的结果进一步处理。
2.根据权利要求1所述的基于能量泛函的图像平滑与锐化算法,其特征在于,所述步骤六的中心差分数值算法具体为,令
式4)的离散化形式为
式中,n=0,1,2,······,表示分解尺度,则式4)的离散形式为
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