利用各向异性扩散方法对超声图像去噪的四篇论文以及matlab代码，希望对你有用。 speckle reducing 四篇文章目录 [1] P. Perona and J. Malik. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion.IEEE Trans. 1990. [2] Y. Yu and S.T. Acton, Speckle reducing anisotropic diffusion,IEEE Trans. 2002 [3] S. Aja‐Fernandez, C. Alberola Lopez, On the Estimation of the Coefficient of Variation for Anisotropic Diffusion Speckle Filtering, IEEE Trans. 2006. [4] Karl Krissian,Oriented Speckle Reducing Anisotropic Diffusion,IEEE TRANS 2007

在低信噪比图像处理中，为了在图像去噪时更好地保留边缘，提出了一种各向异性扩散-中值滤波方法。这种方法包含两个步骤：首先，为了使滤波器在抑制噪声时具有鲁棒的边缘保持能力，该方法采用各向异性扩散滤波对图像进行处理，其中，各向异性扩散滤波中的扩散函数选用Tukey函数；然后，为了去除各向异性扩散滤波后图像中的脉冲噪声，采用中值滤波对图像做进一步的处理，从而使这种滤波方法在抑制噪声的同时使边缘模糊达到最小。从仿真结果可以看出，文中的方法具有良好的噪声抑制和边缘保持能力。

论文翻译 ，各向异性扩散和分割技术检测太阳能电池片表面的小裂纹

各向异性扩散是基于传热 PDE 的强大图像增强器和恢复器。 实现细节在“P. Perona 和 J. Malik, Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Diffusion, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12(7):629-639, July 1990”和“G . Grieg、O. Kubler、R. Kikinis 和 FA Jolesz，MRI 数据的非线性各向异性过滤，IEEE 医学成像汇刊，11(2)：221-232，1992 年 6 月”。 实施该算法以对 1D、2D 和 3D 灰度信号执行。

该档案包含使用 [J. 费伦巴赫，J.-M. Mirebeau，用于各向异性扩散的稀疏非负模板，J. Math。 图像。 视觉，卷。 49(1) (2014)，第 123-147 页]。 无论扩散张量的各向异性如何，该方案都是稳定且积极的。 它依赖于局部适应扩散张量的 6 点模板。 当前版本解决了 2D 和 3D 问题。 它旨在通过简单易读的代码呈现和说明上述论文中的结果。 关于优化实施的任何需求，请随时与我们联系。

首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。 然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等，并通过理论分析和仿真计算比较了他们各自的优缺点及适用性。接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。在本文的第四章里，讨论了基于线性滤波技术的边缘检测算法：Marr-Hildreth方法和Canny算法。 最后，提出了一种基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法。Canny边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑，往往使得算法的信噪比和定位精度下降，从而产生一些虚假边缘，使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题，运用各向异性扩散方程代替高斯滤波，并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明，改进后的算法有效地提高了边缘检测的准确性，得到了比较理想的边缘检测效果。

各向异性扩散滤波主要是用来平滑图像的，克服了高斯模糊的缺陷，各向异性扩散在平滑图像时是保留图像边缘的，和双边滤波很像。 通常我们有将图像看作矩阵的，看作图的，看作随机过程的，记得过去还有看作力场的。这次新鲜，将图像看作热量场了。每个像素看作热流，根据当前像素和周围像素的关系，来确定是否要向周围扩散。比如某个邻域像素和当前像素差别较大，则代表这个邻域像素很可能是个边界，那么当前像素就不向这个方向扩散了，这个边界也就得到保留了。

本程序实现灰度图像各向异性扩散(Anisotropic Diffusion)滤波算法，可以用于平滑信号，保留边缘，增强边缘对比度。与普通高斯Gaussian算法相比，它不会平滑边缘的图像。

光谱空间自适应均衡流基于各向异性扩散的多光谱图像降噪

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