【摘 要】
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针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴BDND方法,将图像的像素初分成信号点和疑似噪声点
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61603146);江苏省六大人才高峰项目(XYDXXJS-012);江苏省高等学校自然科学研究重大项目(18KJA520002);江苏省自然科学基金项目(BK20171267);淮安市科技计划项目(HAP201605,HAA201738);江苏省第五期333高层次人才培训项目(BRA2018333)
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针对中值滤波算法在去除脉冲噪声时易造成图像细节丢失的问题,提出了一种基于噪声检测和动态窗口的自适应滤波方法。首先借鉴BDND方法,将图像的像素初分成信号点和疑似噪声点,以减少需要处理的像素点;然后设计一种窗口自适应的噪声检测方法对疑似噪声点进一步检测,判断其是真噪声点还是细节点,以加强图像细节信息的保护;最后通过改进的自适应中值滤波器滤除检测出的噪声,并融入窗口自适应控制,窗口的大小可以根据噪声情况自适应地调整,在去除噪声的同时尽可能地保护图像细节。实验表明,该算法在噪声处理和细节保护上要优于其他典型算法,能有效地提高图像的峰值信噪比,对于高密度噪声的图像,也可以获得较好的去噪效果。
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