【摘 要】
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为了避免在图像去噪时对非噪声点产生运算,更好地保护图像边缘细节,针对彩色图像设计了一种椒盐噪点检测方法.首先,将图像中的每个像素点作为待检测点,对待检测点及其左侧相
【机 构】
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安徽理工大学智能矿山技术与装备工程省重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501006);安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2018ZD008);国家重点研发计划专项(2016YFC0600908);国家博士后基金(2016M592035);安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2017A076)资助
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为了避免在图像去噪时对非噪声点产生运算,更好地保护图像边缘细节,针对彩色图像设计了一种椒盐噪点检测方法.首先,将图像中的每个像素点作为待检测点,对待检测点及其左侧相邻像素点利用彩色图像的空间和色彩相关性构造两个6维向量;然后,算出两向量的斯皮尔曼等级相关系数,通过设置阈值T1筛选图像中的极值点,初选出所有可能的噪点和边缘点;最后,计算初选点与其周围8个像素点之间的斯皮尔曼等级相关系数,通过设置阈值T2将初选点确定为噪点或边缘点.仿真实验表明,利用粒子群优化算法对两个阈值参数寻优后的参考取值范围为0.28<T2<0.41<0.70<T1<0.80;用寻优的阈值,对椒盐噪声浓度介于0.01～0.1和0.2～0.8的含噪图像的噪点检测率分别不低于91.51%和88.01%,对加入人为噪点的含噪图像的噪点检测率不低于88.71%.该检测精度能够保证去噪后的彩色图像的CPSNR值超过57dB.
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