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本文首先分析了图像的像素具有较大相关性的概念.在图像局部一阶差分为独立零均值随机变量假设的基础上,推导了加性高斯干扰下的一阶差分噪声的统计模型,在总噪声功率最小的约束条件下得出了自适应图像掩膜算法.为了对图像细节进行定量的描述,提出了图像像素行差分和列差分的概念.实例证明,这种方法用于像素具有较大相关性的图像的滤波,可以获得比固定图像掩膜方法更好的效果.