【摘 要】
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Perona-Malik模型是经典的异向扩散模型，它能够在去噪的同时保护边缘的完整性，但是在扩散过程中会产生阶梯效应。为了精确的检测图像边缘以及去除图像的噪声，本文利用哈森矩阵所具有的特性提出了一种新的边缘检测算子—特征值差，并用特征值差约束Perona-Malik模型中扩散系数的参数k ，提出了一种新的自适应参数的Perona-Malik模型。实验结果表明特征值差和新的自适应参数模型可以更有效的
【机 构】
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中山大学,广州市,信息科学与技术学院自动化系
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Perona-Malik模型是经典的异向扩散模型，它能够在去噪的同时保护边缘的完整性，但是在扩散过程中会产生阶梯效应。为了精确的检测图像边缘以及去除图像的噪声，本文利用哈森矩阵所具有的特性提出了一种新的边缘检测算子—特征值差，并用特征值差约束Perona-Malik模型中扩散系数的参数k ，提出了一种新的自适应参数的Perona-Malik模型。实验结果表明特征值差和新的自适应参数模型可以更有效的对边缘进行检测，同时增强图像精细细节并有效去除噪声。视觉比较和定量比较结果证明检测算子和新的模型都优于同类方法，有极其广泛的应用前景。
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