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迭代自适应权重均值滤波的图像去噪  
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【英文篇名】 Iterative adaptive weighted-mean filter for image denoising
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【作者】 张新明; 程金凤; 康强; 王霞;
【英文作者】 ZHANG Xinming; CHENG Jinfeng; KANG Qiang; WANG Xia; College of Computer and Information Engineering; Henan Normal University; Engineering Technology Research Center for Computing Intelligence and Data Mining of Henan Province;
【作者单位】 河南师范大学计算机与信息工程学院; 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心;
【文献出处】 计算机应用 , Journal of Computer Applications, 编辑部邮箱 2017年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像去噪; 权重均值滤波; 迭代滤波; 自适应滤波; 椒盐噪声;
【英文关键词】 image denoising; weighted-mean filter; iterative filter; adaptive filter; salt-and-pepper noise;
【摘要】 针对现有滤波方法滤除图像椒盐噪声的性能不理想和耗时长等缺陷,提出了一种迭代自适应权重均值滤波的图像去噪方法(IAWF)。首先,利用图像邻域像素与处理点的相似性采用新型方法构建邻域权重;然后,将此邻域权重与开关裁剪均值滤波结合形成新型权重均值滤波方法,充分利用像素间的相关性和开关裁剪滤波的优势,有效提高了算法的去噪效果,同时采用自适应的方式调整滤波窗口大小,以便尽可能地保护图像细节;最后,采用迭代式滤波方法,即如果上述操作还没有处理完噪声点,则迭代去噪直至噪声点处理完毕,实现自动处理。仿真实验结果表明,在各种不同噪声密度下,IAWF在峰值信噪比(PSNR)、失真度,以及视觉效果等方面均优于现有的几种优秀的滤波算法,且具有更快的运行速度,更适用于实际应用场合。
【英文摘要】 Aiming at the deficiencies of the current filters in removing salt-and-pepper noise from images, such as low denoising performance and slow running speed, an image denosing method based on Iterative Adaptive Weighted-mean Filter( IAWF) was proposed. Firstly, a new method was used to construct the neighborhood weight by using the similarity between the neighborhood pixels and the processed point. Then a new weighted-mean filter algorithm was formed by combing the neighborhood weight with switching trimmed me...
【基金】 河南省重点科技攻关项目(132102110209); 河南省基础与前沿技术研究计划项目(142300410295)~~
【更新日期】 2017-12-08
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言图像在生成、传输和接收的过程中,由于传感器元件质量和通信系统故障及通信信道受阻等因素,会引入不同类型的噪声,从而导致图像质量的下降[1]。去噪对于图像分割、特征提取、模式识别等处理过程起着至关重要的作用。椒盐噪声是图像噪声的一种,可以通过滤波方法[2]进行消除

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