计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
10期
3178-3180
,共3页
云模型滤波%椒盐噪声%各向异性%图像去噪%二维云模型
雲模型濾波%椒鹽譟聲%各嚮異性%圖像去譟%二維雲模型
운모형려파%초염조성%각향이성%도상거조%이유운모형
cloud model filter%salt and pepper noise%anisotropy%image denoising%two dimensional cloud model
针对云模型滤波器在去除椒盐噪声的过程中没有考虑到图像各向异性的缺点, 提出了一种新的图像去噪方法。该方法首先利用云模型滤波器的噪声检测器对噪声图像进行检测, 然后对认定为噪声的图像部分利用基于二维云模型的模糊加权滤波算法, 并结合噪声周围非噪声像素的空间位置信息和像素值信息进行图像复原。将这种新的算法与原始方法进行相同环境下的对比实验。结果表明, 对于椒盐噪声密度为10%~50%的测试图像, 虽然在计算效率方面该算法略逊于原始算法, 然而在处理的过程中, 其展现了图像各向异性, 同时也更好地保持了图像的细节信息; 而且图像细节越复杂, 提升效果越明显。
針對雲模型濾波器在去除椒鹽譟聲的過程中沒有攷慮到圖像各嚮異性的缺點, 提齣瞭一種新的圖像去譟方法。該方法首先利用雲模型濾波器的譟聲檢測器對譟聲圖像進行檢測, 然後對認定為譟聲的圖像部分利用基于二維雲模型的模糊加權濾波算法, 併結閤譟聲週圍非譟聲像素的空間位置信息和像素值信息進行圖像複原。將這種新的算法與原始方法進行相同環境下的對比實驗。結果錶明, 對于椒鹽譟聲密度為10%~50%的測試圖像, 雖然在計算效率方麵該算法略遜于原始算法, 然而在處理的過程中, 其展現瞭圖像各嚮異性, 同時也更好地保持瞭圖像的細節信息; 而且圖像細節越複雜, 提升效果越明顯。
침대운모형려파기재거제초염조성적과정중몰유고필도도상각향이성적결점, 제출료일충신적도상거조방법。해방법수선이용운모형려파기적조성검측기대조성도상진행검측, 연후대인정위조성적도상부분이용기우이유운모형적모호가권려파산법, 병결합조성주위비조성상소적공간위치신식화상소치신식진행도상복원。장저충신적산법여원시방법진행상동배경하적대비실험。결과표명, 대우초염조성밀도위10%~50%적측시도상, 수연재계산효솔방면해산법략손우원시산법, 연이재처리적과정중, 기전현료도상각향이성, 동시야경호지보지료도상적세절신식; 이차도상세절월복잡, 제승효과월명현。
In order to overcome the neglect of the cloud model filter in image anisotropy, this paper presented a novel image denoising filter. The proposed filter used a noise detector based on cloud model to identify the noise first, and then it restored the noise image by using a two dimensional cloud model filter with combining the gray values and the location information of pixels. The experimental results show that, compare with the cloud model filter, although the proposed filter is slightly lower in computational efficiency, however, it shows image anisotropy in the processing, and preserves more image details in high noise levels, especially in the activity region of image.