基于PM模型的图像降噪技术及Matlab实现详解 一、PM模型核心原理与数学基础 Perona-Malik模型作为经典的各向异性扩散方程，其核心思想是通过非线性扩散系数实现噪声抑制与边缘保持的平衡。模型数学表达式为： ∂I/∂t……
引言 图像在获取、传输与存储过程中，不可避免地受到噪声干扰，导致图像质量下降。传统线性滤波方法虽能去除部分噪声，但往往伴随边缘模糊等副作用。1990年，Perona与Malik提出的非线性扩散模型（PM模型），通过自……
引言 图像降噪是图像处理中的核心环节，尤其在低光照、高噪声环境下，如何有效去除噪声并保留图像细节成为关键问题。PM模型作为一种基于偏微分方程（PDE）的非线性扩散方法，通过自适应控制扩散系数，能够在平滑噪……
引言 图像降噪是计算机视觉和图像处理领域的核心任务之一，其目标是在去除噪声的同时尽可能保留图像的原始特征（如边缘、纹理）。传统的线性滤波方法（如高斯滤波、均值滤波）虽然计算简单，但容易模糊边缘；而基……
基于PM模型的图像降噪技术及Matlab实现详解 引言 在图像处理领域，噪声是影响图像质量的重要因素之一。噪声的存在不仅降低了图像的视觉效果，还可能干扰后续的图像分析和识别任务。因此，有效的图像降噪技术对于提……
