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提出一种针对椒盐噪声的SVC多窗口图像去噪方法。利用局部统计特性将像素点标记为信号点、可能的正噪声点及可能的负噪声点。在后两类中根据灰度值不同迭代使用支持向量聚类确定出噪声点的位置,并对其进行多窗口滤波。实验证明该方法在噪声率达到70%以上时具有很好的去噪效果,尤其在保持图像细节方面效果显著。
基于支持向量聚类的多窗口图像去噪方法
【摘 要】
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提出一种针对椒盐噪声的SVC多窗口图像去噪方法。利用局部统计特性将像素点标记为信号点、可能的正噪声点及可能的负噪声点。在后两类中根据灰度值不同迭代使用支持向量聚类确定出噪声点的位置,并对其进行多窗口滤波。实验证明该方法在噪声率达到70%以上时具有很好的去噪效果,尤其在保持图像细节方面效果显著。
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年36期
【基金项目】
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湖南省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No.06JJ50109）.
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