改进的自适应加权中值滤波算法

发布时间：2017-11-10 22:18

  本文关键词：改进的自适应加权中值滤波算法

  更多相关文章： 中值滤波 自适应加权中值滤波算法 噪声检测因子 扩展边缘 降噪滤波

【摘要】：在分析了自适应算法和中心加权算法的原理和优势后,提出了一种改进的自适应加权中值滤波(IAWMF)算法。采用扩展边缘的方式,使原图像的所有像素点能够用噪声检测因子进行噪声检测,对含有噪声的图像采用自适应窗口(N×N)的中心加权算法进行滤波,可以有效降低邻域噪声点对滤波图像质量的影响。仿真结果表明:改进算法在高浓度椒盐噪声条件下获得的实验效果峰值信噪比(PSNR)、均值平方误差(MAE)、均值绝对误差(MSE)显著优于其他算法,在降噪和保持细节中取得很好的平衡。
【作者单位】： 武汉科技大学信息科学与工程学院;
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： 0引言图像在实际工作环境的采集、传输、转化过程[1]中,由于受到外界因素(外界光照、传感器元件的质量等)的干扰而出现图像模糊、破损等现象。因此,这些污染的图像在进行后续的图形分析之前必须要经过图像降噪、滤波等处理。常见的图像滤波算法根据空间域去噪可以分为线性滤波

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1 邵州华;多传感器数据融合算法的研究与应用[D];东北大学;2013年

2 朱晓倩;自适应加权平均滤波器权系数的选取[D];暨南大学;2008年

3 姜滨;FSP近区段含水率预测算法及温度自适应加权融合方法研究[D];东北林业大学;2010年

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本文编号：1168589