New well-posed model and classified diffusion
新适定模型的提出及分类扩散

提出一种新的适定滤波模型和一个可以滤除混合噪声的滤波方法。分析并讨论Perona和Malik (PM)模型中的传导系数函数,该函数对边缘的敏感性较强,是PM模型为不适定方程的主要原因。修改传导系数函数的敏感性后,得到适定的各向异性图像扩散模型,具备不适定模型所不具有的双扩散项和扩散因子的形式。根据滤波方程特点将模型分为平滑模块和抑噪模块,分离了平滑和抑噪两个物理过程,从而提升了图像的光滑性和降低了图像的噪声。在实际图像上的实验结果表明,新的滤波算法对混合噪声的滤波效果优于一些经典的图像扩散算法。