【摘 要】
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为了解决在去噪过程中图像的去噪与图像的边缘细节特征保持的矛盾问题，弱化传统的去噪方法在去噪时会破坏边缘、纹理等细节特征的影响，通过理论分析和MATLAB软件仿真实验相结合，对四种基于偏微分方程的图像去噪方法进行比较。利用图像质量评价标准SN对选择平滑扩散模型、各向异性扩散模型、全变差模型和四阶偏微分方程模型进行去噪效果评价。结果表明，四种偏微分方程的图像去噪技术均具有良好的去噪效果，按去噪效果由大
【机 构】
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淮南职业技术学院智能与电气工程学院
【基金项目】
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2020年度安徽高校自然科学研究项目“智能图像融合在皮带机安全监控中的应用研究”（KJ2020A1163）；
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为了解决在去噪过程中图像的去噪与图像的边缘细节特征保持的矛盾问题，弱化传统的去噪方法在去噪时会破坏边缘、纹理等细节特征的影响，通过理论分析和MATLAB软件仿真实验相结合，对四种基于偏微分方程的图像去噪方法进行比较。利用图像质量评价标准SN对选择平滑扩散模型、各向异性扩散模型、全变差模型和四阶偏微分方程模型进行去噪效果评价。结果表明，四种偏微分方程的图像去噪技术均具有良好的去噪效果，按去噪效果由大到小排序为全变差模型、各向异性扩散模型、四阶偏微分方程模型、平滑扩散模型。
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