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          基于自適應(yīng)梯度閾值的各向異性去噪模型

          張雪; 于祥雨 杭州師范大學(xué)理學(xué)院; 浙江省杭州市311121

          關(guān)鍵詞:自適應(yīng)模型 各向異性擴散 擴散函數(shù) 邊緣閾值 偏微分方程 

          摘要:為了在去除噪聲的同時保護圖像的邊緣和細節(jié),提出了基于自適應(yīng)梯度閾值的各向異性擴散模型.該模型將P-M 模型中的固定邊緣閾值改為隨梯度模變化的自適應(yīng)閾值,改進了擴散函數(shù),加入了保真項.實驗結(jié)果表明,IPM 模型優(yōu)于傳統(tǒng)的各向異性去噪模型.

          曲阜師范大學(xué)學(xué)報·自然科學(xué)版雜志要求:

          {1}正文:要求思想正確、主題突出、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、文從字順、邏輯性強,具有科學(xué)性、新穎性、實用性和可讀性。

          {2}為保證稿件評審客觀公正,保證本刊的質(zhì)量,我刊采用匿名評審制度,正文僅列標(biāo)題、文章全文和參考文獻,隱去所有與作者相關(guān)的信息。

          {3}標(biāo)題層次的劃分不宜超過4節(jié),4節(jié)不夠時,可將層次再細劃分。第一級標(biāo)題用1;第二級標(biāo)題用1.1;第三級標(biāo)題用1.1.1;第四級標(biāo)題用1.1.1.1;各級標(biāo)題均頂格寫,分級號后不用頓號,空1字后寫標(biāo)題。

          {4}凡可用簡單文字說明的盡量不用圖表,同一內(nèi)容不宜文字、圖和表重復(fù)表述。

          {5}頁下注釋的格式基本與參考文獻格式一致,但需注意的是外文注釋中的作者姓名遵照外國人名的書寫順序。

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