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出 处:《应用科学学报》2012年第5期517-523,共7页Journal of Applied Sciences
基 金:航空科学基金(No.20080153002)资助
摘 要:现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置.文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering,ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点.ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征.仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.In the existing bilateral filtering algorithm, the domain parameters and range parameters need to be predefined. Parameters of a bilateral filter are fixed and cannot guarantee to be optimal. A new adaptive bilateral filtering (ABF) is proposed in this paper. The ABF obtains the domain parameters by estimating the local object scale to minimize edge blurring. The range parameters are set adaptively according to noise variance estimated in smooth areas of a sub image. The method can improve the filtering performance. To filter out strong noise, the value of domain parameters is increased. ABF avoids setting parameters solely by experience, and the domain parameters are set adaptively according to the local image features. ABF can improve the noise filtering ability and reserves edges. Experiments show that the adaptive bilateral filter is superior to traditional bilateral filters, anisotropic diffusion filters, and modified bilateral filters in both subjective and objective evaluations.
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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