【摘 要】
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针对番茄图像进行各向异性扩散降噪研究。首先在2-范数梯度阈值计算方法基础上引入图像的局部灰度方差,提出了一种梯度阈值计算方法。其次采用结构相似性（SSIM）作为迭代停止准
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针对番茄图像进行各向异性扩散降噪研究。首先在2-范数梯度阈值计算方法基础上引入图像的局部灰度方差,提出了一种梯度阈值计算方法。其次采用结构相似性（SSIM）作为迭代停止准则,实现了迭代次数的自适应选取,构建出用于番茄图像保纹理降噪的各向异性动态扩散模型。最后在噪声标准差为5、10、15、20、25、30不同情况下,进行2组对比试验。第1组试验结果表明,采用SSIM作为迭代停止准则是有效的、稳定的。第2组试验从峰值信噪比（PSNR）和梯度模值相似性偏差（GMSD）两方面对降噪后的图像质量进行客观评价,并与P
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