【摘 要】
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用标准中值滤波去除数字图像中的椒盐噪声时,会丢失图像的边缘细节,且噪声密度较大时会失效。基于此,大量的改进方法被提出。对几种典型的改进中值滤波方法进行了仿真实验,并
【基金项目】
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贵阳市科学技术局贵阳学院科技专项资金(项目编号:GYU–KYZ(2019-2020)PT04-09)资助项目
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用标准中值滤波去除数字图像中的椒盐噪声时,会丢失图像的边缘细节,且噪声密度较大时会失效。基于此,大量的改进方法被提出。对几种典型的改进中值滤波方法进行了仿真实验,并完成了定量分析。实验结果表明,在滤除椒盐噪声的问题上,基于决策的算法滤波效果优于开关中值滤波;在噪声密度较大时,自适应中值滤波优于基于决策的算法,但时间复杂度较高。认为在基于决策的算法中引入自适应窗口的方法,能在不明显提高时间复杂度的前提下有效地提高降噪效果,对进一步改进中值滤波具有一定的指导意义。
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