改进自适应复杂扩散降斑算法筛选器 (NCDF)

资 源 简 介

改进自适应复杂扩散降斑算法筛选器 (NCDF)

详 情 说 明

改进自适应复杂扩散降斑算法（NCDF）是一种针对噪声图像中相干斑噪声的专业处理方法。该算法通过动态调整扩散过程，有效区分图像中的真实结构与噪声成分，尤其适用于医学影像或遥感图像等存在特殊噪声模式的场景。

核心原理基于两个关键参数：最大扩散时间（TMAX）控制整体处理强度，而自适应机制会实时计算每次迭代的步长（dTT），确保在平滑噪声的同时保留边缘细节。算法输出包含净化后的图像（imgOut）、实际迭代次数（硝石）以及记录各步骤耗时的向量（dTT），这些数据为后续分析提供量化依据。

该实现需要Matlab图像处理工具箱支持，其优势在于将传统扩散模型的均匀处理改进为空间自适应的非线性过程，通过局部噪声特性分析动态调节滤波器行为。这种特性使其在面对非平稳噪声时，相比固定参数方法具有更优的信噪比提升能力。调试时建议从较小TMAX值开始逐步增加，观察dTT向量的收敛情况以平衡去噪效果与计算成本。