【摘 要】
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图像去噪作为后续图像分析,诸如图像恢复,图像校准,图像提取,图像增强,图像建模等的基础步骤,去噪的效果的好坏直接影响着后续步骤的效果,所以图像去噪一直是图像领域内的一
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图像去噪作为后续图像分析,诸如图像恢复,图像校准,图像提取,图像增强,图像建模等的基础步骤,去噪的效果的好坏直接影响着后续步骤的效果,所以图像去噪一直是图像领域内的一个经久不衰的课题,而且图像中的结构,比如边缘,常常都有着非常重要的物理意义,比如在脑部核磁共振图像的分析中,图像的边缘往往就是灰质,白质,脑脊液的分界线,一旦去噪过程中,对边界处理不好,将会极大的影响后期脑组织分割的效果,现存的一些以局部线性核估计为基础的逐点的图像保结构去噪算法,随着采样尺寸的变大,其计算量将会变得难以接受.如果将图像看成一个曲面,那么图像去噪本质上就是一个曲面拟合问题,本文提出了基于B样条的图像保结构去噪算法,具体的来说,首先将曲线上的跳点识别算法推广到了二维曲面,由于曲面的特殊性,引入了包括图像开操作,假设检验,聚类在内的三种真伪跳点识别方法,其次根据提出的算法进行跳曲线插值,图像分割,最后将分割后的各个部分分别使用双B样条进行拟合,这很好的发挥了 B样条在拟合光滑曲面上的速度和性能的优势.本文还在构建的多个不同的图像模型上,将本文提出的算法与现存的多个算法进行比较,佐证了本文方法的有效性.
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