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基于Hessian矩阵的四阶各向异性扩散滤波器进行图像去噪
基于Hessian矩阵的四阶各向异性扩散滤波器进行图像去噪
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2021-03-14
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基于Hessian矩阵的四阶各向异性扩散滤波器进行图像去噪
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各向异性扩散
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图像去噪；图像各向异性扩散；PM模型
基于各向异性扩散的数字图像处理研究
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介绍了基于各向异性扩散的数字图像处理研究，常用的Perona-Malik算法等，及各向异性扩散在图像平滑去噪，图像增强，图像分割中的应用。
matlab各向异性滤波
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5星 · 资源好评率100%
matlab各向异性滤波的程序，调试过，可以直接用哈
各向异性扩散滤波DEMO
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博客对应的各向异性扩散滤波demo，源码博客中有，主要用于美颜磨皮算法的研究。
多尺度hessian滤波器图像增强
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多尺度hessian滤波器，图像增强，参考frangi的论文
图像处理中的各向异性扩散Anisotropic Diffusion in Image Processing
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本书涵盖了用于数字图像增强和多尺度图像表示的非线性偏微分方程（PDE）方法背后的主要思想。
基于Hessian滤波器的血管增强算法
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Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion 论文和代码
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论文+代码 论文详细P. Perona and J. Malik. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion.IEEE Trans. 1990.
3D散斑减少各向异性扩散：3D图像散斑减少各向异性扩散-matlab开发
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我们扩展了代码“ SRAD”以使其能够处理3D图像。 来源：Christos Loizou的图像去斑点过滤工具箱 演示：SRAD_3D_test.m 需要在SRAD之前确定同质区域。
用于超声斑点噪声滤波的各向异性扩散新模型
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由于扩散系数的缺点,原斑点噪声各向异性扩散模型(Speckle red ucing anisotropic diffusion,SRAD)有产生板块效应、模糊弱边界与细节等缺点.本文通过改进扩散系数,提出一种新的斑点噪声各项异性扩散模型(New speckle reducing anisotropic diffuse,NSRAD),NSRAD中采用一个S型函数作为扩散系数:在同质区域中,采用各向同
双树复小波和各向异性扩散再现像散斑噪声抑制
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为了有效抑制数字全息再现像的散斑噪声，进一步改善再现像的像质，提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和各向异性扩散的数字全息再现像散斑噪声抑制方法。将再现像进行双树复小波分解，对低频分量和6个方向的高频分量分别采用改进的P_Laplace扩散和拉普拉斯金字塔非线性扩散(LPND)，通过双树复小波逆变换(IDT-CWT)重构再现像。给出了实验结果，并与小波阈值收缩和全变差(TV)扩散方法、拉普
Perona-Malik:Perona-Malik扩散或各向异性扩散是一种计算机视觉过滤技术，旨在减少图像噪声而不降低过程中的图像质量。 这种扩散技术通常类似于创建比例空间的过程，在该过程中，图像会基于扩散过程生成参数化的连续越来越多的模糊图像族。 在此滤波器中生成的每个图像均作为图像与2D各向同性高斯滤波器之间的卷积给出。 这种扩散是原始图像的线性和空间不变变换。 各向异性扩散是扩散过程的广泛概括。 它产生一组参数化图像，其中每个结果图像都是取决于原始图像内容和原始图像本身的滤镜之间的组合。 这意味着各
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佩罗纳·马利克（Perona-Malik） Perona-Malik扩散或各向异性扩散是一种计算机视觉过滤技术，旨在减少图像噪声而不降低过程中的图像质量。 这种扩散技术通常类似于创建比例空间的过程，在该过程中，图像会基于扩散过程生成参数化的连续越来越多的模糊图像族。 在此滤波器中生成的每个图像均作为图像与2D各向同性高斯滤波器之间的卷积给出。 这种扩散是原始图像的线性和空间不变变换。 各向异性扩
基于各向异性信息扩散的图像修复方法 (2008年)
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图像修复是数字图像处理的重要内容,可用于恢复图像中小的破损区域、文字去除以及目标物体隐藏。基于偏 微分方程的修复模型可以利用待修复区域周围的有用信息沿等照度线自动向内扩散修复图像,在保持图像边缘的基 础上同时平滑噪声,但其算法实现比较复杂,执行速度很慢,并且稳定性不好。针对这一问题采用改进方案,简化了模 型,直接利用各向异性扩散方程进行图像修复。该方法获得了较好的实验结果。
灰度图像各向异性扩散滤波算法
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本程序实现灰度图像各向异性扩散(Anisotropic Diffusion)滤波算法，可以用于平滑信号，保留边缘，增强边缘对比度。与普通高斯Gaussian算法相比，它不会平滑边缘的图像。
Diffusion Filtering for Image Denoising：线性扩散滤波、边缘增强线性和非线性各向异性滤波-matlab开发
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各种基于扩散的图像过滤方法： 1. 使用热方程的线性扩散滤波 - 使用隐式和显式欧拉方法求解。 2.边缘增强线性各向异性扩散过滤。 3.边缘增强非线性各向异性扩散过滤。 包括测试图像的数据文件。 每个文件都是一个实现上述方法之一的脚本。 阅读评论了解详情。 版权所有 (c) Ritwik Kumar，哈佛大学 2010 www.seas.harvard.edu/~rkkumar
论文研究-一种改进的各向异性扩散图像平滑方法.pdf
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利用FPGA实现了一个视频移动目标检测系统，算法的基础是背景差分法。为了准确检测和定位移动目标，利用了灰度漂移算法和多颜色空间信息融合算法。灰度漂移算法是课题组最近在研究高斯混合模型的过程中提出的一种消除背景差分法检测的移动目标存在过多噪声杂点的算法，可以非常有效地消除由于微震动、空气扰动等原因导致的像素灰度在邻近区域发生漂移的现象；多颜色空间信息融合就是利用多个颜色空间中的一些互补分量共同确定移
一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法 (2009年)
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斑点噪声是超声成像机制引起的固有噪声形态，它给超声图像的特征提取、识别和分析造成了困难.基于各向异性扩散方程的滤波技术能够有效地抑制斑点噪声，提出了一种基于各向异性扩散方程的医学超声图像降噪方法，该方法改进了林石算子，设置了扩散门限，并将各向异性扩散方程的常规扩散方向扩展为8方向.仿真医学超声图像降噪实验表明了该方法的滤波和保边性能都明显优于经典的PM方程和林石算子，而该方法在实际医学超声图像降噪
matlab开发-anisodiffinmatlab
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matlab开发-anisodiffinmatlab。此代码将帮助U各向异性扩散
Detail Preserving Anosotropic Diffusion for Speckle Filtering (DPAD)：DPAD 将各向异性扩散方案应用于具有乘法散斑的图像-matlab开发
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DPAD 实现了两种不同的基于各向异性扩散的散斑过滤方案： -SRAD（减少斑点AD） -DPAD（细节保留广告） 这两种方法都基于 Frost 和 Kuan 的 LMMSE 滤波器对乘法噪声的各向异性扩展。 滤波器的优劣基于对噪声变异系数的正确估计。 扩散也可以使用实现半隐式方案的AOS运算符完成。 论文中的方法解释如下： 于 Y，阿克顿 ST。 散斑减少各向异性扩散。 IEEE Tr
热传递matlab代码-Heat-Transfer:热传递代码（Matlab和Python脚本）
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热传递 matlab代码 Heat-Transfer Codes (Matlab & Python Scripts) for Heat Transfer
Anisotropic morphological opening：用于二进制图像去噪的各向异性形态开Kong。-matlab开发
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这是我们ICDAR2013的方法的演示程序，该方法是历史文档图像的去噪方法，尤其是宽笔画的二进制字符图像。
基于梯度和基于拉普拉斯算子的高光谱各向异性扩散
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matlab 中的 anisodiff：此代码将帮助您进行各向异性扩散-matlab开发
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此代码将帮助您进行扩散过程。它处理各向异性扩散
非线性各向异性扩散滤波MATLAB程序
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非线性各向异性扩散滤波，含线性各向异性扩散滤波
matlab开发-各向异性扩散表方案
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matlab开发-各向异性扩散表方案。各向异性扩散的稳定正方案
多尺度各向异性扩散方程的红外弱小目标检测算法
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针对复杂背景下红外弱小目标检测效果不佳的问题,结合多尺度分析法和各向异性扩散方程,利用图像尺度和方向信息,提出一种新的红外弱小目标检测算法.首先,采用Surfacelet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到不同尺度下高频子带系数和低频子带系数;其次根据不同频带的特点,分别采用改进的各向异性扩散方程差分滤波和局部去均值滤波对高频子带系数和低频子带系数进行处理;最后,采用逆Surfacelet变换重
基于各向异性扩散的红外图像噪声滤波算法
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抑制红外焦平面阵列探测器噪声时,为了有效保持边缘细节,在塔基(Tukey)扩散模型的基础上,提出了一种基于各向异性扩散的滤波算法。算法由微分法提取边界点集,利用信号和噪声的空间分布特性对图像进行预处理,从而改善了Perona-Malik(P-M)方程的病态性。建立了新的扩散系数且该系数在理论上满足Charbonnier等人构造准则。通过给定边界条件实现了有利于保持边缘的目的。该算法已在基于DSP+
Anisotropic Diffusion (Perona & Malik)：一组执行 1D、2D 和 3D 常规各向异性扩散（灰度数据）的过滤器。-matlab开发
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各向异性扩散是基于传热 PDE 的强大图像增强器和恢复器。 实现细节在“P. Perona 和 J. Malik, Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12(7):629-639, Ju
行人惯性导航零速检测算法
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基于CORDIC的反正弦和反余弦计算的FPGA实现
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