严重椒盐噪声污染图像的非线性滤波算法

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针对灰度图像的椒盐噪声滤波问题,提出一种保细节的非线性滤波算法.利用局部统计信息,首先将图像像素点粗分为信号点、可能的正噪声点和可能的负噪声点3类,建立噪声标矩阵;然后再根据噪声标记矩阵的局部统计信息,将可能的噪声点细分为信号点、噪声点和不确定点3种类别,并分别采用不同的方法进行滤波,以保留更多的图像细节.结果表明,本文算法在去噪能力、自适应性以及保留细节等方面都明显比其它4种算法强,尤其是对于噪声高度污染图像的情况.
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