Resumen

Los métodos existentes de difusión anisotrópica no lineal (NAD) en el suavizado de imágenes no pueden obtener resultados satisfactorios cerca de singularidades y puntos aislados debido a los errores de discretización. En este trabajo, proponemos un nuevo esquema, denominado Operador Laplaciano Encerrado de Difusión Anisotrópica No Lineal (ELONAD), que nos permite proporcionar un marco unificado para puntos en regiones planas, puntos de borde y esquinas, incluso puede eliminar puntos aislados y espolones. ELONAD amplía dos direcciones de difusión de la NAD clásica a ocho o más direcciones cerradas. De este modo, no sólo realiza el NAD según módulos de direcciones cerradas que pueden reducir en gran medida la influencia de los errores de tracción, sino que también distingue los puntos aislados y los pequeños espolones de las esquinas que deben conservarse. También se presentan resultados de suavizado para patrones de prueba e imágenes reales utilizando diferentes esquemas de discretización para probar y verificar nuestras discusiones.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:difusión anisotrópica no lineal, puntos aislados, diferentes esquemas de discretización, elonad, nad, esquinas, direcciones, operador laplaciano, nad clásico, direcciones de difusión
• Keywords:nonlinear anisotropic diffusion, isolated points, different discretization schemes, elonad, nad, corners, directions, laplacian operator, classical nad, diffusion directions