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基于方向信息的图像椒盐噪声的非迭代滤除. 日期： 2008-07-24. 作者：吴玉莲, 冯象初. 关键词： 中值滤波 椒盐噪声 模糊逻辑 信噪比 多方向. 摘 要： 介绍一种基于 多方向 " title="多方向">多方向信息的 中值滤波 " title="中值滤波">中值滤波，它在滤除噪声的同时能 …
1. 噪声 量化 图像噪声 是 图像 在获取或传输的过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对 图像 处理及分析处理的信号。. 很多时候将 图像噪声 看作多位随机过程，因而描述 噪声 的 方法 完全可以借用随机过程的描述，即使用其概率分布函数和二概率密度分布函数 ...
高密度椒盐噪声的多方向加权均值滤波 江巨浪1，章 瀚2，朱 柱1，詹文法1 1.安庆师范学院 物理与电气工程学院，安徽 安庆 246133 2.安庆职业技术学院 建筑工程系，安徽 安庆 246003 Polydirectional weighted mean filter for high-density salt & …
摘要： 为了在有效去除椒盐噪声的同时最大限度地保持图像的细节,针对现有应用于椒盐噪声检测算法的优缺点,提出一种基于方向中值的椒盐噪声两级检测算法.算法通过初级全局噪声检测将图像分为可疑噪声点与信号点,二级检测中算法以可疑噪声点为中心在5×5的检测窗口中设置9个方向检测区,通过 ...
摘要：椒盐噪声是图像中一种常见的噪声，如何去除椒盐噪声一直是图像处理研究的热门领域。自适应中值滤波是去除椒盐噪声较好的算法，该算法认为极值点是噪声点，实际上极值点有可能是噪声点也有可能是图像细节点。本文针对极值点提出了基于局部区域均值和方
关键词: 图像处理 / 椒盐噪声 / 灰度图像 / 彩色图像 摘要: 提出了一种新的用于去除灰度、彩色图像椒盐噪声的方法.首先,通过简单而有效的检测识别可能的噪声像素.然后,用其邻近非噪声像素替换识别出的噪声像素.实验结果表明此方法在去除噪声,保护细节方面优于传统的算法和近年来提出的改进算法.
椒盐噪声去除方法分析及对比研究罗泽峰;余娇;崔文超【期刊名称】《信息通信》【年(卷),期】2018(000)007【摘要】椒盐噪声的去除广泛运用在图像分割、特征提取、图像识别等研究领域.通过对五种典型的椒盐噪声去除方法进行充分的实验,采用客观评价指标量化去噪效果,并利用算法运行时间对比算法 ...
椒盐噪声是造成图像污染的主要因素之一,椒盐去噪是图像去噪领域的研究热点。方向加权中值滤波算法计算噪声点滤波输出时存在一定的问题,比如,未排除近邻噪声点的干扰,对方向的估计不准确,对局部灰度特性刻画不完整等。为此,提出一种方向加权均值滤波算法。
针对椒盐噪声, 标准中值滤波(SMF)算法 [2] 是一种简单有效的噪声处理方法, 但当椒盐噪声密度较高时, 中值滤波的滤波效果很差, 且中值滤波模板区域越大, 图像边缘会变得越模糊.针对中值滤波的这些缺点, 近年来有研究人员提出新的算法来获得更好地去噪效果345
椒盐 噪声是在数字图象处理中广泛存在的一种对图象质量破坏严重的噪声，目前 对于滤除椒盐噪声一般采用传统的中值滤波算法是一种非线性的滤波方法， 虽然能够在一定程度上抑制椒盐噪声，但存在很大的盲目性，对所有像素点 采用一样的处理方法，在滤除 ...
基于方向信息的图像椒盐噪声的非迭代滤除. 日期： 2008-07-24. 作者：吴玉莲, 冯象初. 关键词： 中值滤波 椒盐噪声 模糊逻辑 信噪比 多方向. 摘 要： 介绍一种基于 多方向 " title="多方向">多方向信息的 中值滤波 " title="中值滤波">中值滤波，它在滤除噪声的同时能 …
1. 噪声 量化 图像噪声 是 图像 在获取或传输的过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对 图像 处理及分析处理的信号。. 很多时候将 图像噪声 看作多位随机过程，因而描述 噪声 的 方法 完全可以借用随机过程的描述，即使用其概率分布函数和二概率密度分布函数 ...
高密度椒盐噪声的多方向加权均值滤波 江巨浪1，章 瀚2，朱 柱1，詹文法1 1.安庆师范学院 物理与电气工程学院，安徽 安庆 246133 2.安庆职业技术学院 建筑工程系，安徽 安庆 246003 Polydirectional weighted mean filter for high-density salt & …
摘要： 为了在有效去除椒盐噪声的同时最大限度地保持图像的细节,针对现有应用于椒盐噪声检测算法的优缺点,提出一种基于方向中值的椒盐噪声两级检测算法.算法通过初级全局噪声检测将图像分为可疑噪声点与信号点,二级检测中算法以可疑噪声点为中心在5×5的检测窗口中设置9个方向检测区,通过 ...
摘要：椒盐噪声是图像中一种常见的噪声，如何去除椒盐噪声一直是图像处理研究的热门领域。自适应中值滤波是去除椒盐噪声较好的算法，该算法认为极值点是噪声点，实际上极值点有可能是噪声点也有可能是图像细节点。本文针对极值点提出了基于局部区域均值和方
关键词: 图像处理 / 椒盐噪声 / 灰度图像 / 彩色图像 摘要: 提出了一种新的用于去除灰度、彩色图像椒盐噪声的方法.首先,通过简单而有效的检测识别可能的噪声像素.然后,用其邻近非噪声像素替换识别出的噪声像素.实验结果表明此方法在去除噪声,保护细节方面优于传统的算法和近年来提出的改进算法.
椒盐噪声去除方法分析及对比研究罗泽峰;余娇;崔文超【期刊名称】《信息通信》【年(卷),期】2018(000)007【摘要】椒盐噪声的去除广泛运用在图像分割、特征提取、图像识别等研究领域.通过对五种典型的椒盐噪声去除方法进行充分的实验,采用客观评价指标量化去噪效果,并利用算法运行时间对比算法 ...
椒盐噪声是造成图像污染的主要因素之一,椒盐去噪是图像去噪领域的研究热点。方向加权中值滤波算法计算噪声点滤波输出时存在一定的问题,比如,未排除近邻噪声点的干扰,对方向的估计不准确,对局部灰度特性刻画不完整等。为此,提出一种方向加权均值滤波算法。
针对椒盐噪声, 标准中值滤波(SMF)算法 [2] 是一种简单有效的噪声处理方法, 但当椒盐噪声密度较高时, 中值滤波的滤波效果很差, 且中值滤波模板区域越大, 图像边缘会变得越模糊.针对中值滤波的这些缺点, 近年来有研究人员提出新的算法来获得更好地去噪效果345
椒盐 噪声是在数字图象处理中广泛存在的一种对图象质量破坏严重的噪声，目前 对于滤除椒盐噪声一般采用传统的中值滤波算法是一种非线性的滤波方法， 虽然能够在一定程度上抑制椒盐噪声，但存在很大的盲目性，对所有像素点 采用一样的处理方法，在滤除 ...
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