【摘 要】
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伴随计算机技术的迅猛发展,数字图像技术得以广泛的应用于众多科学与工程领域。图像去噪、图像分割、图像分解是目标识别和分析等高层的图像处理技术的基础,其处理效果的好坏
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伴随计算机技术的迅猛发展,数字图像技术得以广泛的应用于众多科学与工程领域。图像去噪、图像分割、图像分解是目标识别和分析等高层的图像处理技术的基础,其处理效果的好坏将直接影响到后继工作的质量。首先,本文在Vese和Osher图像分解模型的基础上,提出了自适应参数的卡通—纹理分解方法,该方法是根据图像梯度的变化自适应的选取参数,提高了图像分解的质量。其次,本文根据Vese和Osher图像分解模型提取的纹理含噪声较少,提出基于纹理补偿的图像恢复方法,能达到一定的去噪效果和保留一些细小纹理。最后,本文提出耦合卡通-纹理分解与边缘检测的图像处理方法,使得图像分解与边缘检测同时进行,得到较好的图像分解和边缘提取效果。
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