matlab实现各向异性扩散

最新推荐文章于 2025-03-26 14:21:00 发布

GaoJieVery6

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分类专栏：计算机视觉特征提取与图像处理

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看书一直不理解各向异性扩散究竟是什么，直到看了某大佬的解释：

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。

大佬博客在此

matlab脚本

pic = imread('C:\Users\lenovo\Desktop\素材\test.jpg', 'jpg');
pic = rgb2gray(pic);
picNew = PM(pic);
figure;
imshow(pic);
title('原图');
figure;
imshow(picNew);
title('各向异性扩散');

matlab各向异性扩散函数

function newPic = PM(pic)
[m n] = size(pic);
lambda = 0.15;
K = 15;
N = 20;
newPic = zeros(m, n);
pic = double(pic);
for t = 1 : N
    for i = 2 : m-1
        for j = 2 : n-1
            NI = pic(i-1, j) - pic(i, j);
            SI = pic(i+1, j) - pic(i, j);
            EI = pic(i, j-1) - pic(i, j);
            WI = pic(i, j+1) - pic(i, j);
            cN = exp(-NI^2/K^2);
            cS = exp(-SI^2/K^2);
            cE = exp(-EI^2/K^2);
            cW = exp(-WI^2/K^2);
            %fprintf('%d %d\n', i, j);
            newPic(i, j) = pic(i, j) + lambda*(NI*cN + SI*cS + EI*cE + WI*cW);
        end;
    end
    pic = newPic;
end;
newPic = pic;
newPic = uint8(newPic);

效果图