基于PDE的线条痕迹图像去噪算法研究

由于金属表面的锈蚀,使得线条痕迹图像易受噪声影响,造成图像特征提取、比对和分析困难等问题。常用的去噪方法如高斯滤波易破坏边缘特征,形成边缘偏移,均值滤波不能够有效区分边缘与背景。为此,提出一种新的图像去噪算法。在以PM方程为扩散模型的偏微分方程滤波算法中,根据条纹的纹理特性,在不同扩散方向系数中引入不同权值,同时在迭代中依据图像的灰度直方图选取扩散门限。实验结果表明,线条痕迹图像降噪效果优于PM模型和林石算子,在处理线条痕迹图像中有较好的应用价值。