[发明专利]基于局部统计特征的自适应梯度阈值各向异性滤波方法在审
| 申请号： | 201610165932.0 | 申请日： | 2016-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN105844596A | 公开（公告）日： | 2016-08-10 |
| 发明（设计）人： | 高静;高天野;史再峰;徐江涛 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/10 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及图象处理领域，为提出一种自适应的各向异性滤波方法，能够根据局部统计特征，改变梯度阈值，在各向异性扩散时，对于不同像素点权重进行动态调整，以提高各向异性滤波在高强度噪声环境下的去噪能力。为此，本发明采取的技术方案是，基于局部统计特征的自适应梯度阈值各向异性滤波方法，根据各向异性滤波算法，利用梯度算子来辨别由噪声引起的图像梯度变化和由边缘引起的图像梯度变化，然后用邻域加权平均去除由噪声引起的小梯度变化，同时保留由边缘引起的大梯度变化，这个过程迭代进行，直至图像中的噪声被去除。本发明主要应用于图象处理。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 统计 特征 自适应 梯度 阈值 各向异性 滤波 方法 | ||
【主权项】：
一种基于局部统计特征的自适应梯度阈值各向异性滤波方法，其特征是，根据各向异性滤波算法，利用梯度算子来辨别由噪声引起的图像梯度变化和由边缘引起的图像梯度变化，然后用邻域加权平均去除由噪声引起的小梯度变化，同时保留由边缘引起的大梯度变化，这个过程迭代进行，直至图像中的噪声被去除。
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