改进后的非线性各向异性扩散用于图像中的保边去噪

资 源 简 介

改进后的非线性各向异性扩散用于图像中的保边去噪

详 情 说 明

非线性各向异性扩散是一种经典的图像去噪方法，能够在平滑噪声的同时保留边缘结构。传统的Perona-Malik模型基于梯度信息调整扩散强度，但在高噪声区域容易导致边缘模糊。改进方法通过引入二阶导数增强扩散控制，提升去噪效果。

该方法的核心思想是利用图像局部结构的二阶信息，更准确地判断平坦区域和边缘区域。在平坦区域，扩散系数较大，能够快速平滑噪声；在边缘附近，扩散系数降低，避免边缘模糊。二阶导数的引入使模型对噪声更鲁棒，同时保持边缘锐度。

改进后的算法在医学图像和自然场景处理中表现优异，尤其适用于低信噪比条件下的图像增强。其计算复杂度与经典方法相当，但能更有效地处理阶梯状边缘和纹理细节，为后续图像分析任务提供更干净的输入数据。