RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вычислительные методы и программирование // Архив

Выч. мет. программирование, 2024, том 25, выпуск 2, страницы 115–126 (Mi vmp1112)

Методы и алгоритмы вычислительной математики и их приложения

Numerical image denoising and deblurring via an approximate weighted mean curvature flow model

[Численное устранение шума и нечеткости изображений с помощью приближенной модели движения под влиянием средней кривизны с весом]

A. A. Timonovab

a St. Petersburg Department of V. A. Steklov Institute of Mathematics of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russia
b University of South Carolina Upstate, Spartanburg, USA

Аннотация: Предложена и численно реализована новая математическая модель устранения шума и нечеткости изображений. Она основана на геометрическом дифференциальном уравнении, которое описывает движение поверхности уровня его решения под влиянием средней кривизны с весом. Численные эксперименты проводятся с целью демонстрации вычислительной эффективности предлагаемого метода в сравнении с методом полной вариации с весом и VH-регуляризацией.

Ключевые слова: устранение шума и нечеткости изображений, полная вариация, средняя кривизна, геометрическое уравнение, численные эксперименты.

Поступила в редакцию: 16.02.2024
Принята в печать: 10.03.2024

Язык публикации: английский

DOI: 10.26089/NumMet.v25r210



© МИАН, 2024