TY - JOUR A2 -道森，Christian W. AU - Pacheeripadikkal, Jidesh AU - Anattu，本文提出了一种边缘增强滤波器，用于去噪和增强被数据依赖的噪声破坏的图像，这些噪声是遵循伽马分布的。该过滤器配备了三个术语，用于执行三种不同的任务。第一项是各向异性扩散项，由局部自适应扩散项导出 p拉普拉斯算子的功能。第二项是增强项或冲击项，它在边缘点上施加冲击效应，使它们锋利。第三项是反应项，它是基于最大后验(MAP)估计器导出的，这一项帮助扩散项从图像中执行伽马分布数据相关的乘法噪声去除。而且，该反应项保证了恢复后的图像与原图像的偏差最小。该滤波器与基于数据的乘性噪声的状态恢复模型进行了比较。SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2014/981932 DO - 10.1155/2014/981932 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -