中值检测的迭代中值滤波算法

发布时间：2021-01-27 14:28

　　对于高密度的脉冲噪声,现有滤波算法的去噪性能并不理想,在噪声检测与噪声滤除上存在缺陷。鉴于此,提出中值检测的迭代中值滤波算法,对噪声检测和噪声滤除的方法分别进行有效的改进。算法用灰度最值进行噪声检测,再用邻域中值作进一步的检测。对于噪声像素,运用迭代的方法,用邻域中信号像素的中值取代,充分利用了前次滤波的结果。实验结果证明,相对于现有的滤波算法,所提出的算法有着更好的滤波性能,在滤除噪声的同时,很好地保持了图像的纹理边缘和细节。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(07)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

实验图像

对图像Lenna和Chest＿XRay分别加密度为0.8和0.9的脉冲噪声。各算法对其去噪的效果分别如图2，图3所示。对于较高密度的噪声，AMF的去噪结果会出现大片的斑点，去噪不彻底；PDBF虽然能够彻底地滤除噪声，但是其去噪图的模糊效果严重；ASWMF很好地保持了图像的边缘和细节，但是依然存在一些小斑点，纯色的背景被破坏。相对于现有的算法，IMF算法不但彻底地滤除了噪声，而且很好地保持了图像的纹理边缘和细节。图3 各算法对噪声密度为0.9的图像Chest-XRay的去噪效果图

各算法对噪声密度为0.9的图像Chest-XRay的去噪效果图

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于灰度最值和方向纹理的概率滤波算法[J]. 陈家益,黄楠,熊刚强,谢翠萍.  计算机工程与应用. 2017(08)
[3]基于窗口的自适应中值滤波算法[J]. 周萌萌,任子晖,周旋旋.  电视技术. 2015(22)
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本文编号：3003209