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改进的Perona-Malik模型图像去噪：结合定向拉普拉斯算子的新偏微分方程方法

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简介：
本研究提出一种基于改进Perona-Malik模型的图像去噪技术，创新性地引入了定向拉普拉斯算子来增强噪声抑制效果和边缘保持能力。通过构建新的偏微分方程框架，该方法在图像处理领域展现出优越性能。 DEDiffusion：该程序实现了论文《基于差分特征值的有效图像噪声去除》（作者H. Tian, H. Cai, J. Lai；ICIP 2011，第3357-3360页）中提出的PM模型的变体。尽管这个模型的结果不尽如人意，但我们认为为PM模型设计自适应参数策略是合理的。然而，在原模型中并没有类似于“K”参数这样的参数，如果在改进后的模型中有类似的功能性参数，则结果可能会更好。 MPMDiffusion：在这个程序中，我们使用定向拉普拉斯算子实现了一个改进的Perona-Malik图像去噪模型（作者王元权、郭建昌、陈WF和张文雪；发表于《信号处理》期刊第93卷第9期，2013年9月，页码为2548-2558）。 本段落的贡献有三个方面：(1) 我们使用定向拉普拉斯算子重构了PM模型，并提出了一种新的图像噪声去除方法。(2)

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  • 改进的Perona-Malik模型图像去噪：结合定向拉普拉斯算子的新偏微分方程方法
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    本研究提出一种基于改进Perona-Malik模型的图像去噪技术，创新性地引入了定向拉普拉斯算子来增强噪声抑制效果和边缘保持能力。通过构建新的偏微分方程框架，该方法在图像处理领域展现出优越性能。 DEDiffusion：该程序实现了论文《基于差分特征值的有效图像噪声去除》（作者H. Tian, H. Cai, J. Lai；ICIP 2011，第3357-3360页）中提出的PM模型的变体。尽管这个模型的结果不尽如人意，但我们认为为PM模型设计自适应参数策略是合理的。然而，在原模型中并没有类似于“K”参数这样的参数，如果在改进后的模型中有类似的功能性参数，则结果可能会更好。 MPMDiffusion：在这个程序中，我们使用定向拉普拉斯算子实现了一个改进的Perona-Malik图像去噪模型（作者王元权、郭建昌、陈WF和张文雪；发表于《信号处理》期刊第93卷第9期，2013年9月，页码为2548-2558）。 本段落的贡献有三个方面：(1) 我们使用定向拉普拉斯算子重构了PM模型，并提出了一种新的图像噪声去除方法。(2)
     
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