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针对全变分去噪模型的不足,提出一种融合压缩感知的偏微分方程图像去噪模型.首先,新模型的去噪思想是将全变分模型与自蛇模型相结合,从而有效克服了图像边缘或纹理信息丢失的问题.其次,对模型中的保真项系数进行改进,使其不再是一个全局变量,而是由图像的局部信息决定,从而有效抑制全变分模型产生的阶梯效应.最后,利用压缩感知能以少量的测量数据精确恢复出原始信号的优点,对图像进行去噪处理.MATLAB仿真结果表明:和传统的去噪模型相比,经本文模型处理后的图像不仅视觉效果良好,而且峰值信噪比平均提高了近1dB.