论文研究 基于非线性扩散的图像分解中的自动阈值估计.pdf

在对SAR图像进行处理如目标提取和图像压缩时,可以将图像分解为多个分量,这些分量代表了不同的图像特征,针对不同分量的特点分别选取最合适的处理方式,则能够得到性能上的极大提升。使用非线性扩散方法,将图像分解为表征大尺度结构信息的结构分量和表征小尺度细节信息的纹理分量,并对扩散过程中的阈值自动估计问题进行了研究,将拉依达准则引入基于非线性扩散的图像分解的自动阈值求解,并对多种扩散参数形式的扩散过程进行了实验和评估。