基于总变分的ROF图像去噪模型及其应用研究.docxVIP

下载本文档

1
0
约2万字
约 29页
2025-11-24 发布于天津
举报
版权申诉

基于总变分的ROF图像去噪模型及其应用研究.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

PAGE

PAGE1

基于总变分的ROF图像去噪模型及其应用研究

摘要：基于总变分的传统ROF图像去噪模型，在高斯噪声的抑制与图像边缘的保留方面表现优异。但单一化的尺度优化框架，限制其很难较好的处理带有椒盐噪声与混合噪声的图像。具体而言，其单一尺度的优化框架难以有效分离高频脉冲噪声与低频随机噪声，模型易将孤立噪声点误判为边缘信息而保留，从而导致去噪后的图像经常出现噪声残留与关键细节丢失的问题，从而严重制约了其实际应用价值。

针对上述问题，本文提出了一种融合多尺度分解与自适应参数优化的改进的ROF模型。首先，通过拉普拉斯金字塔技术将原始图像分解为多尺度残差层，利用不同尺度的空域特性