高密度椒盐噪声图像开关自适应滤波算法  

Switched adaptive filtering algorithm for removing high density salt-pepper noise

作　　者：陈从平[1] 王健[1] 秦武[1] 

机构地区：[1]三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002

出　　处：《激光与红外》2011年第7期817-821,共5页Laser & Infrared

基　　金：中国水利水电科学研究院开放基金(No.IWHRKF201010)资助

摘　　要：针对现有算法普遍对高密度椒盐噪声滤波不足的问题,提出一种自适应高密度椒盐噪声滤波算法。该算法首先在分析窗口中确定信号点与可能的信号点分布情况并据此进行噪声检测,然后计算出图像的噪声密度。对于低密度椒盐噪声图像采用邻域信号点均值滤波方法,对于高密度噪声图像(噪声密度大于30%),则根据窗口中信号点的分布情况采用加权迭代滤波方法。实验结果表明,本文算法比其他算法具备更好的去噪能力,尤其在较高密度(90%)噪声情况下与其他算法相比获得的峰值信噪比(PSNR)仍高出10 dB左右。A switched adaptive filtering algorithm is proposed for removing the high density salt-pepper noise.At first,the algorithm performs noise detection based on the window′s signal pixels and the probable noise pixel distribution,then the noise density is calculated.The filtering method to average adjacent signal pixels′ value is applied to low noise density image area.The filtering method of weighted iteration is applied to high noise density（30%）image area.Experimental results show that this algorithm can suppress noise effectively.Especially for high noise density（90%） cases,the PSNR is about 10 dB higher than other methods.

关 键 词：图像 椒盐噪声 开关自适应滤波 高密度 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]