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摘要
P-M模型是经典的图像处理模型,其扩散过程中的"传导系数"依赖于图像的局部特性——梯度模值。由于噪声的影响,图像的局部特性很难被准确的估计,通常采用高斯滤波对图像进行预处理。为了避免由梯度和Gaussian预滤波造成的问题,提出一种多物理场图像处理模型。该模型赋予了图像一定的物理性质,利用图像的局部物理特性构造扩散函数,并对扩散函数的特征进行了分析。实验结果表明,该扩散函数具有较强的保边能力和较快的收敛速度,当峰值信噪比(PSNR)和边缘保持指数(EPI)与P-M相当时,所用时间大大缩短,能更好地去除噪声并保持图像细节和边缘信息。该模型是一种自适应扩散过程,避免了滤波前的先验估计。
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