1. 研究目的与意义
从客观景物摄取图像，或一幅图像从一个物理介质转移到另外的一个物理介质，往往要发生图像失真，所得图像和原图像有某种成都的差别。
但是，某些情况下，一幅图像与真实图像差别甚小，甚至无法察觉，为了便于人或者机器对图像的分析及理解，需要过滤或者加强图像噪声的处理。
而图像去噪需要根据具体的图像结构和处理要求，选用适当的方法。
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2. 国内外研究现状分析
传统的去噪方法一般是基于一个低通滤波器,滤出信号中的高频分量来实现去噪,但这些突变信息会影响图像的视觉效果,如何在滤除图像噪声的同时更好地保持图像边缘和纹理等细节成为去噪领域的核心问题。
现在的去噪模型有小波图像去噪模型，概率统计图像去噪模型以及偏微分方程图像去噪模型。
而pm图像去噪模型属于偏微分方程图像去噪模型的一种，它具有各向异性的特性,自适应性强,能够在平滑噪声的同时更好的保持边缘与纹理等细节性息,故在过去的二十几年中获得了巨大的发展。
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3. 研究的基本内容与计划
一、研究内容
在matlab平台上，研究perona和malik的各项异性扩散方程的消噪模型中,一些小梯度的细节信息和噪声会被扩散掉,而在这些细节信息点往往具有零高斯曲率的特征,根据这一特点,对pm模型加以改进。新的模型不但可以保持零高斯曲率的图像特征,如:直线边缘、曲线边缘、角点、斜坡和小尺度特征,还可以增强尖锐的边缘。
二、研究计化
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4. 研究创新点
(1)基于曲率驱动的PM图像去噪模型；
(2)曲率驱动分为均值曲率、差分曲率、高斯曲率，我们可以由此改进PM图像去噪模型。
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