【摘 要】
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大数据量高清视频流在拍摄、传输等过程中可能受到干扰而产生椒盐噪声。由于其具有数据传输速度快的特点,为了确保它的实时性,进一步提高滤波算法的时间效率和计算效率,对现有的自适应中值滤波进行了改进,提出了一种高速自适应中值滤波算法。滤波过程主要分为噪声点检测和噪声去除两个阶段。其中,在噪声点检测阶段,根据椒盐噪声的极值特性,将图像的像素点分为噪声点和信号点;在噪声去除阶段,信号点保持原值,噪声点根据自适
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大数据量高清视频流在拍摄、传输等过程中可能受到干扰而产生椒盐噪声。由于其具有数据传输速度快的特点,为了确保它的实时性,进一步提高滤波算法的时间效率和计算效率,对现有的自适应中值滤波进行了改进,提出了一种高速自适应中值滤波算法。滤波过程主要分为噪声点检测和噪声去除两个阶段。其中,在噪声点检测阶段,根据椒盐噪声的极值特性,将图像的像素点分为噪声点和信号点;在噪声去除阶段,信号点保持原值,噪声点根据自适应中值进行赋值。实验结果表明,该算法相较于多种中值滤波方法具有很好的滤波作用,以及很大的速度提升。
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