修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法

摘要：

针对现有算法在噪声检测与噪声滤除性能上的缺陷,提出修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法.算法利用噪声的灰度特征,根据灰度最值0和255检测噪声,再根据邻域像素的相关性以及在灰度上的近似性,做进一步的噪声检测.根据邻域像素之间的相关性随距离的增大而减小的特性,对邻域中的信号像素分别赋予不同的加权系数,取加权中值以滤除噪声.算法去噪的邻域大小,随噪声密度和分布自适应地变化.通过去噪图像的主观视觉效果以及客观的去噪性能指标PSNR(peak signal to noise ratio)和IEF(image enhancement factor),仿真实验证明,所提出的算法相对于现有的算法具有更好的去噪性能,特别对于滤除高密度噪声,具有显著的优越性.

关键词：加权中值滤波、噪声检测、修剪中值、灰度最值、加权系数、相关性

所属期刊栏目：13

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：505-513