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传统变分PDE方法,如基于L2范数调和模型,全变分TV模型和广义TV模型等。在滤除噪声的同时,不能有效地保留边缘等细节。针对该不足,提出了一种基于L_p范数(1≤p≤2)的广义变分滤波模型,采用差曲率作为自适应的调整参数,实现了图像的各向异性处理。仿真实验结果表明,该算法比传统变分PDE能更有效地检测边缘与平坦区的孤立噪声点,能有效地克服阶梯效应并保留局部细节信息,在主观视觉效果和客观评价指标两方面都更具明显优势。