【摘 要】
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针对均值滤波算法降噪精度低、降噪后图像信息丢失严重以及双边滤波在参数选择时不具有自适应性、噪声点检测不精确,容易将噪声放大等问题,同时为了能够抑制图像噪声并保持其边缘信息和细节信息,提出了一种结合均值滤波与基于泊松核改进的双边滤波图像降噪算法。首先利用均值滤波对噪声图像进行预处理,然后再由利用泊松核改进的双边滤波对预处理图像进行最终降噪,得出两种算法结合既可以有效地抑制噪声,同时又可以保护图像中的
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发项目(2016YFB0501202)
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针对均值滤波算法降噪精度低、降噪后图像信息丢失严重以及双边滤波在参数选择时不具有自适应性、噪声点检测不精确,容易将噪声放大等问题,同时为了能够抑制图像噪声并保持其边缘信息和细节信息,提出了一种结合均值滤波与基于泊松核改进的双边滤波图像降噪算法。首先利用均值滤波对噪声图像进行预处理,然后再由利用泊松核改进的双边滤波对预处理图像进行最终降噪,得出两种算法结合既可以有效地抑制噪声,同时又可以保护图像中的边缘细节。实验结果表明,与传统均值滤波以及均值滤波联合传统双边滤波算法相比,改进算法在降噪的同时,又能够
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