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抑制全变分阶梯效应的新方法
引用本文:余丽红,冯衍秋,林春景.抑制全变分阶梯效应的新方法[J].计算机工程与应用,2011,47(12):156-158.
作者姓名:余丽红  冯衍秋  林春景
作者单位:1.广东白云学院 电子信息工程系,广州 510450 2.南方医科大学 生物医学工程学院 医学信息研究所,广州 510515
基金项目:国家自然科学基金-青年科学基金项目
摘    要:全变分去噪算法能够很好地保留图像边缘和细节信息,但在图像平滑区域会产生严重的阶梯效应,而邻域线性回归滤波器可以避免产生阶梯效应。针对这一点,提出一种抑制全变分阶梯效应的新方法。该方法利用改进的高斯函数作为权函数,根据图像不同区域的灰度特性,自适应地调节权值,从而将全变分算法与邻域线性回归滤波有效地结合,达到优势互补,既可以保留图像的边缘信息,又可以抑制平滑区域的阶梯效应。比较了上述三种方法的结果表明,新方法具有更好的复原效果。

关 键 词:全变分  邻域线性回归滤波  阶梯效应  图像复原  
修稿时间: 

New method for avoiding the staircase effect in total variation
YU Lihong,FENG Yanqiu,LIN Chunjing.New method for avoiding the staircase effect in total variation[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(12):156-158.
Authors:YU Lihong  FENG Yanqiu  LIN Chunjing
Affiliation:1.Department of Information Technologies,Guangdong Baiyun University,Guangzhou 510450,China 2.Institute of Medical Information,School of Biomedical Engineering,Southern Medical University,Guangzhou 510515,China
Abstract:Total Variation minimization is a successful approach to recover images with sharp edges and details.Unfortunately, it shows a staircase effect.Linear regression neighborhood filter can solve the problem.This paper proposes a new method for avoiding the staircase effect.It combines the total variational filter with linear regression neighborhood filter.The combined technique is able to preserve edges and avoid the staircase effect in smooth rcgions.A weight function based on improved Gaussain function can be found adaptively depending on the characteristics of the image.The performance of the new method is compared with the two other methods proposed above.Experimental results show that the new method has the better restored effect.
Keywords:total variation  linear regression neighborhood filter  staircase effect  image denoising
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