【摘 要】
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针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。滤波过程分为噪声检测和噪声去除2 个阶段。噪声检测阶段:采用极值法检
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院,浙江警察学院
【基金项目】
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国家自然科学基金-浙江两化融合联合资助(U1509219)
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针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。滤波过程分为噪声检测和噪声去除2 个阶段。噪声检测阶段:采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。噪声去除阶段:信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3 种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声
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