基于改进边界判别噪声检测的脉冲噪声滤波方法

摘要：

边界判别噪声检测( BDND)算法对不平衡椒盐噪声和随机值噪声检测效果不佳。针对该问题,提出一种基于改进BDND的脉冲噪声滤波方法。修改BDND分群不等式,将边界值b2置于高灰度群中,利用BDND第一阶段检测图像的所有像素点,生成噪声的直方图向量,通过比较相邻噪声数值的比值与给定阈值的关系,重新定义上下边界值,对中心像素做进一步检测。实验结果表明,该方法的检测性能明显优于BDND,漏检率和误检率大幅降低,并且能够在消除噪声的同时更好地保护图像的细节信息。

关键词：边界判别噪声检测、脉冲噪声、开关中值滤波、阈值、边界值、图像去噪

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划基金资助项目LJQ2012029。

在线出版日期：2014-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：237-240,265