[发明专利]基于PCNN和图像熵的各向异性扩散的图像去噪方法有效
| 申请号： | 201510397590.0 | 申请日： | 2015-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN105005975B | 公开（公告）日： | 2018-06-01 |
| 发明（设计）人： | 周先春;吴婷;石兰芳;陆传荣;周林锋 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于PCNN和图像熵的各向异性扩散的图像去噪方法，首先，采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；然后，进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；最后，根据求得的边缘检测算子En和最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪。本发明不仅能有效去除图像噪声，同时能较完整地保留了图像的区域信息。 | ||
| 搜索关键词： | 去噪 边缘检测算子 图像去噪 图像熵 扩散 脉冲耦合神经网络 图像 区域信息 图像噪声 噪声图像 熵序列 寻优 去除 保留 改进 | ||
【主权项】：
1.基于PCNN和图像熵的各向异性扩散的图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；(2)进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；(3)根据步骤(1)求得的边缘检测算子En和步骤(2)求得的最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪，所述改进的各向异性扩散模型为0 表示原始图像，div表示散度算子，▽表示梯度算子。
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