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(滁州城市职业学院 安徽滁州 239000)

图像采集中伴随着噪声污染，导致采集到的图像还原度偏低[1]。由于外界干扰很难消除，所以为了提高图像质量，需要从图像处理层面入手，对采集到的图像采取降噪处理，从而得到还原度较高的图像信息[2]。理想的图像降噪是尽可能地去除图像中的噪声，不会损失边缘信息，也不会出现图像细节问题[3]。然而，图像降噪处理很难达到理想标准。目前提出的集中降噪处理方法，都会引起边缘损伤，图像噪声处理存在较大提升空间[4]。其中，MCF(mean curvature filter)算法降噪效果较其它算法有所改善，文章以该算法为基础，提出一种曲率差分驱动下极小曲面滤波器MSF(minimal surface filter)，对该滤波器的功能实现方法及应用效果进行研究[5]。

1极小曲面滤波器模型的构建

将曲率差分函数Φ(∇K)植入MCF算法中的平均曲率正则项中，形成边缘检测算子，在降噪之前，准确识别边缘区域和平滑区域，控制不同区域曲率能量减小速度，从而达到改善边缘保持能量。按照此作业原理，构建极小曲面滤波器模型：

(1)

2极小曲面滤波功能的实现

利用微分几何处理思想，对滤波器数值处理进行探究。在ui，j邻域中对图像采取极小曲面进化处理，形成曲面Si，j。通过分析多种情况下ui，j邻域3点组合关系，使得曲面Si，j逐渐向曲面Smin进化。其中，组合关系如图1所示。

图1 不同情况下ui，j邻域3点组合关系

ui，j3×3邻域不同情况下的三角形中，根据如图2所示的模型求解dk，而后计算迭代期间降噪参数数值、迭代结束后图像降噪参数数值，找出min|dk|，这个过程就是MFS算法噪声处理方法。……