沿边局部灰度差分椒盐噪声滤波  被引量:6

Salt and pepper noise filtering algorithm based on local border gray-scale differences

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作  者:孔勇奇[1] 潘志庚[2,3] 

机构地区:[1]浙江商业职业技术学院,杭州310053 [2]杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心,杭州310036 [3]浙江大学数字娱乐与动画研究中心,杭州310058

出  处:《中国图象图形学报》2013年第3期249-256,共8页Journal of Image and Graphics

基  金:国家自然科学基金项目(61170318);浙江省科技计划重大项目(2009C11136)

摘  要:为了在减小高密度椒盐噪声漏检的同时最大限度提升滤波效果,提出一种新算法。该算法首先利用椒盐灰度极值,抽取准噪声点;然后对准噪声点执行局部窗口沿边检测,判断疑似噪声集合;最后,只对疑似噪声集合中像素点进行就近双边加权灰度替换滤波。实验数据显示,不同噪声密度环境下,本文算法在现有滤波算法的基础上,将峰值信噪比(PSNR)参数分别提高0.2~1.6 dB。实验结果表明,该算法的综合性能优于其他相关的算法。In order to reduce detection error in high density salt and pepper noise and to improve the filtering performance, a new local adaptive gray similarity bilateral filter algorithm is proposed in this paper. First, the algorithm extracts quasinoise through gray-scale extremism of salt and pepper gray values, and then detects the local window border for every quasi- noise point to get the possible noise collection. Finally, only the pixels in the quasi-noise collection need to be filtered with nearby bilateral weighted gray-scale filtering. Experimental results demonstrate that the new algorithm has increased the parameters for peak signal-to-noise ratio (PSNR) by 0. 2 - 1.6 dB in different noise density. Experimental results demonstrate that the new algorithm has the most integrated optimal performance in comparison to other filtering algorithms.

关 键 词:灰度差分 沿边局部 就近原则 椒盐噪声 

分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]

 

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