基于奇异值分解的Speckle噪声滤波算法研究

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Speckle噪声的复杂性和真值图像的不可知性增加了消噪算法设计的难度,传统算法在设计时借助污染像素估计灰度真值,同时忽略了位置信息对灰度估计的影响。借助奇异值分解和曲面拟合进行了消噪算法的研究与设计,首先在局部窗口进行奇异值分解,并对酉矩阵采用中值滤波进行消噪,其次引入参数修正奇异值以替代传统的阈值处理方法,最后在局部区域利用灰度曲面拟合技术重构消噪图像。实验表明,与传统的均值滤波、中值滤波相比,该算法能获得较为满意的消噪结果,具有较高的峰值信噪比和边缘保留指数。
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