计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
10期
2971-2975
,共5页
理想低通滤波器%图像去噪%分数阶微积分%随机噪声检测%峰值信噪比
理想低通濾波器%圖像去譟%分數階微積分%隨機譟聲檢測%峰值信譟比
이상저통려파기%도상거조%분수계미적분%수궤조성검측%봉치신조비
ideal low-pass filter%image denoising%fractional calculus%random noise detection%Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)
针对图像去噪算法存在滤除噪声与保留图像边缘细节之间的矛盾,提出了一种使用基于分数阶微分梯度的随机噪声检测算法来提高理想低通滤波器的去噪性能的方法.首先,使用不同方向的分数阶微分梯度模板与含噪声图像进行卷积,计算出图像在不同方向上的分数阶微分梯度;然后,依据预先设定的阈值获得不同方向的分数阶微分梯度检测图,将在所有选定方向上梯度都发生跳变的像素点判定为噪声点;最后,只对图像中被检测出的噪声点用理想低通滤波器进行滤波,可使图像在去除噪声和保留图像细节两方面同时获得较优的效果.实验结果表明,所提算法不仅可以获得更好的视觉效果,而且去噪后图像的峰值性噪比(PSNR)表明去噪后的图像更接近原始图像,使用理想低通滤波器获得的最大PSNR为29.0893 dB,所提算法获得的最PSNR为34.7027 dB.将分数阶微积分用于图像去噪,为提高图像去噪性能提供了一个新的研究方向.
針對圖像去譟算法存在濾除譟聲與保留圖像邊緣細節之間的矛盾,提齣瞭一種使用基于分數階微分梯度的隨機譟聲檢測算法來提高理想低通濾波器的去譟性能的方法.首先,使用不同方嚮的分數階微分梯度模闆與含譟聲圖像進行捲積,計算齣圖像在不同方嚮上的分數階微分梯度;然後,依據預先設定的閾值穫得不同方嚮的分數階微分梯度檢測圖,將在所有選定方嚮上梯度都髮生跳變的像素點判定為譟聲點;最後,隻對圖像中被檢測齣的譟聲點用理想低通濾波器進行濾波,可使圖像在去除譟聲和保留圖像細節兩方麵同時穫得較優的效果.實驗結果錶明,所提算法不僅可以穫得更好的視覺效果,而且去譟後圖像的峰值性譟比(PSNR)錶明去譟後的圖像更接近原始圖像,使用理想低通濾波器穫得的最大PSNR為29.0893 dB,所提算法穫得的最PSNR為34.7027 dB.將分數階微積分用于圖像去譟,為提高圖像去譟性能提供瞭一箇新的研究方嚮.
침대도상거조산법존재려제조성여보류도상변연세절지간적모순,제출료일충사용기우분수계미분제도적수궤조성검측산법래제고이상저통려파기적거조성능적방법.수선,사용불동방향적분수계미분제도모판여함조성도상진행권적,계산출도상재불동방향상적분수계미분제도;연후,의거예선설정적역치획득불동방향적분수계미분제도검측도,장재소유선정방향상제도도발생도변적상소점판정위조성점;최후,지대도상중피검측출적조성점용이상저통려파기진행려파,가사도상재거제조성화보류도상세절량방면동시획득교우적효과.실험결과표명,소제산법불부가이획득경호적시각효과,이차거조후도상적봉치성조비(PSNR)표명거조후적도상경접근원시도상,사용이상저통려파기획득적최대PSNR위29.0893 dB,소제산법획득적최PSNR위34.7027 dB.장분수계미적분용우도상거조,위제고도상거조성능제공료일개신적연구방향.
