改进You-Kaveh图像去噪模型：新扩散系数与椒盐噪声抑制

本文主要探讨的是You-Kaveh图像去噪模型扩散系数的改进。该研究由周千和张培茹两位作者完成，发表于西安理工大学理学院，他们针对You-Kaveh模型原有的四阶偏微分方程在去噪性能上的不足，提出了一种创新的扩散系数。原始的You-Kaveh模型虽然能有效去除高斯噪声，但在处理椒盐噪声时表现不佳，并且处理后的图像容易出现"阶梯"效应和孤立的"斑"点，这影响了图像的视觉质量。 作者改进了模型中的拉普拉斯算子的离散形式，增加了对图像内部信息的考虑，使得模型在判断图像特征时更为精确。通过引入新的扩散系数，他们设计出的去噪方程不仅解决了高斯噪声的问题，而且显著提高了对椒盐噪声的处理能力。这种改进有效地避免了传统的二阶非线性扩散方法常见的"阶梯"效应，同时也避免了四阶模型可能出现的"斑"点，从而提升了解析度和整体的视觉效果。 与P-M模型和Catte、Alvarez等二阶非线性扩散方法相比，本文提出的四阶模型更具优势，它能够提供更为理想的结果，尤其是在处理复杂噪声环境下的图像去噪任务。通过实验证明，这种方法在去噪效果和图像特征保留方面达到了更高的标准，为图像处理领域的去噪技术提供了新的可能。 本文的关键领域包括图像去噪、四阶偏微分方程以及椒盐噪声的处理，被归类在TP391类别下。这项研究对于提高图像处理的精确性和视觉质量具有重要意义，展示了非线性扩散在解决实际图像去噪问题中的实用价值。