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一种图像椒盐噪声自适应滤除方法下载
weixin_39821228
2020-11-24 12:30:55
一种图像椒盐噪声自适应滤除方法 武 英
(南京晓庄学院,江苏南京
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//download.csdn.net/download/zj15805165690/3235169?utm_source=bbsseo
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一种
图像
椒盐噪声
自适应
滤除
方法
一种
图像
椒盐噪声
自适应
滤除
方法
武 英 (南京晓庄学院,江苏南京
数字
图像
处理作业
图像
加
椒盐噪声
加高斯噪声修正的阿尔法均值滤波
自适应
均值滤波
自适应
局部降噪滤波MATLAB源码及实验报告
数字
图像
处理作业
图像
加
椒盐噪声
加高斯噪声修正的阿尔法均值滤波
自适应
均值滤波
自适应
局部降噪滤波MATLAB源码及实验报告
基于小波变换的
图像
混合噪声
自适应
滤除
算法
为同时
滤除
图像
中的
椒盐噪声
和高斯噪声,提出了
一种
基于小波变换的混合噪声
自适应
滤除
算法,该算法首先采用中值滤波去除
椒盐噪声
,然后借助边缘检测算子区将
图像
为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护
图像
边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式.实验结果表明,该混合噪声
自适应
滤除
算法能有效
滤除
椒盐噪声
和高斯噪声,在
图像
主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪
图像
峰值信噪比0.5~2.0 dB.
论文研究-基于分类和模糊滤波的X光
图像
椒盐噪声
滤除
算法.pdf
为了解决当前
椒盐噪声
滤除
算法对X光
图像
滤除
效果不佳且运算效率不高的问题,提出了
一种
融合多级分类和
自适应
模糊滤波的
椒盐噪声
滤除
方法
,主要包括像素点多级分类和
自适应
模糊滤波两个部分。在像素点多级分类阶段,先结合先验知识设计快速的一级粗分类,将像素点分为
椒盐噪声
、信号和可疑噪声三类。对于可疑噪声,再提取区域内的直方图分布特征,设计BP神经网络分类器进行精确分类,最终将
图像
中的所有像素点分为信号和
椒盐噪声
两类。在
自适应
模糊滤波阶段,针对三种模糊集合分别创建模糊隶属度函数,计算模糊隶属度值,通过模糊加权求和恢复像素点亮度。实验结果表明,该
方法
的像素点分类正确率高,滤波后
图像
的峰值信噪比高,平均滤波耗时少。
基于相关权值的
图像
椒盐噪声
自适应
窗滤波 (2012年)
为有效
滤除
图像
中
椒盐噪声
,提出
一种
基于相关权值的
自适应
窗滤波算法。算法基于极值检测判断噪声点并仅对噪声点滤波。引入灰度差刻画邻域像素与中心像素的相关性,以此为基础设置像素权值,对中心像素执行加权均值滤波。通过邻域窗口的
自适应
扩展适应噪声密度变化,并对邻域像素分区域设置权值,从而适应高
椒盐噪声
的
滤除
。仿真结果表明,本文算法能够有效
滤除
图像
中的
椒盐噪声
,尤其在高
椒盐噪声
下性能表现更佳。
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