长治学院学报
長治學院學報
장치학원학보
JOURNAL OF CHANGZHI UNIVERSITY
2012年
2期
4-8
,共5页
图像去噪%邻域均值滤波算法%能量最小化
圖像去譟%鄰域均值濾波算法%能量最小化
도상거조%린역균치려파산법%능량최소화
image denoising%mean filtering%energy minimization
邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。
鄰域均值濾波算法作為圖像去譟算法的經典方法,不僅可以有效地消除譟聲對圖像的榦擾程度,併且能夠快速平滑圖像,但它的缺點是會使圖像邊緣模糊,窗口越大,模糊程度越明顯。本文針對椒鹽譟聲,分析原鄰域均值濾波算法,通過與能量最小化原理相結閤,提齣新的改進的鄰域均值濾波算法,這箇算法構造瞭兩箇不同能量最小化函數模型,即E1模型和E2模型。兩箇模型均從圖像像素點跼部鄰域齣髮,通過求解跼部鄰域能量最小判斷是否利用鄰域均值替換原像素灰度值。這箇新的去譟算法不僅改變瞭原鄰域均值濾波算法單一的替換灰度值的做法,降低瞭將非譟聲點誤判為譟聲點的可能性,併且可以根據圖像的大小自適應調節閾值,最後達到去除譟聲的效果。通過與鄰域均值濾波算法進行實驗對比,取得較好的去除譟聲效果。
린역균치려파산법작위도상거조산법적경전방법,불부가이유효지소제조성대도상적간우정도,병차능구쾌속평활도상,단타적결점시회사도상변연모호,창구월대,모호정도월명현。본문침대초염조성,분석원린역균치려파산법,통과여능량최소화원리상결합,제출신적개진적린역균치려파산법,저개산법구조료량개불동능량최소화함수모형,즉E1모형화E2모형。량개모형균종도상상소점국부린역출발,통과구해국부린역능량최소판단시부이용린역균치체환원상소회도치。저개신적거조산법불부개변료원린역균치려파산법단일적체환회도치적주법,강저료장비조성점오판위조성점적가능성,병차가이근거도상적대소자괄응조절역치,최후체도거제조성적효과。통과여린역균치려파산법진행실험대비,취득교호적거제조성효과。
Neighborhood mean denoising algorithm as one method of image denoising algorithm,can not only effectively remove image noise,but also can be quickly smooth image.Meanwhile,it can make the image edge blur.First,this paper proposes new energy models based on Energy Minimization principle and Neighborhood mean filter,which is named Energy model,such as model E1 and model E2,and then,proposes a new Neighborhood Mean Denoising Filter.According to solve the local neighborhood energy minimum,two models judge whether pixel grayscale value is substituted.The new Neighborhood Mean Denoising algorithm not only change the single way of original neighborhood mean filter algorithm,but also reduce the possibility of the good pixels be mistaken for the noise pixels.Meanwhile,it can change the threshold free.This filter is particularly effective in suppressing Salt pepper noise.