基于低松弛迭代格式的快速自适应滤波算法  

An Underrelaxation Scheme for a Fast Adaptive Filter

作　　者：李翠华[1] 郑南宁[1] 张永平[1] 

机构地区：[1]西安交通大学

出　　处：《西安交通大学学报》1998年第11期1-3,16,共4页Journal of Xi'an Jiaotong University

基　　金：国家自然科学基金;国家杰出青年科学基金;西安交通大学研究生院博士学位论文基金

摘　　要：利用Ｂ样条函数基底的光滑性及其局部支撑性质，以最小二乘（ＬＳ）为准则，构造了基于低松弛迭代格式的快速自适应滤波算法．对于一个Ｎ×Ｎ输入图像，由于Ｂ样条函数的局部支撑性质以及低松弛迭代算法的引入，使得在统计意义下最佳的最小二乘滤波算法的计算复杂度降为Ｏ（Ｎ２），就ＬＳ算法的复杂性而言，优于不动点（ＦＰ）迭代算法的Ｏ（Ｎ３）及基于ＦＦＴ的预处理共轭梯度（ＰＣＧ）算法的Ｏ（Ｎ２·ｌｎＮ）．实验结果表明，该滤波器对Ｇａｕｓ白噪声及均匀分布的噪声图像具有良好的降噪特性．The method of least squares is used for a fast adaptive filter. By means of B spline expansion, an underrelaxation scheme of image is proposed. For a N×N image, the computational complexity of the filtering algorithm is O(N 2) , which is significantly better than that of O(N 3) using fixed point iterative method for handling LS problem and O(N 2 ln N ) using the preconditioned conjugate gradient iterative algorithm. The numerical results show that the filter is suited for either Gaussian noise reduction or noise with uniform distribution.

关 键 词：图像处理 自适应滤波 低松弛迭代格式 算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]