方向邻域全变分图像去噪

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ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１３．０７．０７５
Ｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｏｎｄｉｒｅｃｔｉｏｎｔｏｔａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ
ＬＯＮＧＨｕｉ，ＨＥＫｕｎ，ＬＩＳｉ — ｍｉｎ，ＺＨＯＵＪｉ — ｌｉｕ
（ａ．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ｂ．ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＡｃａｄｅｍｙ，ＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６５，Ｃｈｉｎａ）
ｅｄｔｈｅｉｍａｇｅｉｎｔｏｅｄｇｅｒｅｇｉｏｎｓａｎｄｎｏｎ — ｅｄｇｅｒｅｇｉｏｎｓｏｎｅｄｇｅｇｒａｄｉｅｎｔｍａｇｎｉｔｕｄｅ，ａｎｄｃｈｏｓｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｏｕｒ — ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｆｏｒｄｉｆ－
龙辉，何坤，黎思敏，周激流
（四川大学ａ．计算机学院；ｂ．电子信息学院，成都６１００６５）摘要：为了弥补传统全变分（ＴＶ）算法忽略了图像边缘方向的不足，结合梯度幅度和方向提出了基于方向全
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｔｏｔａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｔｅｎｎｅｇｌｅｃｔｔｈｅｉｍａｇｅｓ ’ｅｄｇｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．Ｔｏｒｅｍｅｄｙｔｈｉｓｄｅｆｅｃｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｏｆｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｏｎｄｉｒｅｃｔｉｏｎｔｏｔａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｇｒａｄｉｅｎｔｍａｇｎｉｔｕｄｅａｎｄｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｉｔｄｉｖｉｄ —
且提高了图像的ＰＳＮＲ和视觉效果。
关键词：图像去噪；全变分；Ｓｏｂｅｌ算子；边缘方向
中图分类号：ＴＰ３９４．１文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１３）０７－２２１９ — ０４
变分的去噪算法。该算法运用图像梯度幅度将图像像素划分为边缘区域和非边缘区域，运用梯度方向对不同区域的像素选取不同的四邻域像素，针对不同邻域对传统ＴＶ算法进行离散分析，完成了图像的保边去噪。实验结果表明，结合边缘方向信息改进了传统 ’ Ⅳ 算法的邻域选择方式，不仅更好地保留了图像边缘信息和重要细节，
ｆｅｒｅｎｔｒｅｇｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｇｒａｄｉｅｎｔｍａｇｎｉｔｕｄｅ，ｔｏｖａｒｉｏｕｓｏｆｔｈｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓｕｓｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｏｆｖａｒｉａｎｃｅ．Ｓｏｉｔｃａｎｐｒｅｓｅｒｖｅｓｉｍ— ａｇｅｅｄｇｅｓｄｕｉｒｎｇｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｈｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｅｄｇｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｏｆｔｏｔａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ．Ｉｔｎｏｔｏｎｌｙｐｒｅｓｅｒｖｅｓｅｄｇｅｓａｎｄｋｅｙｄｅ — ｔａｉｌｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｂｕｔａｌｓｏｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅＰＳＮＲａｎｄｖｉｓｉｏｎｏｆｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ．
第３Ｏ卷第７期
２０１３年７月
计算机应用研究
Ａｐห้องสมุดไป่ตู้ｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．７
Ｊｕ１．２０１３
方向邻域全变分图像去噪