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张鲁丹 《计算技术与自动化》2016,(2):66-70
根据高斯噪声密度大、噪声强度的波动范围宽,其污染图像不仅每一个像素灰度级都会受影响,而且即使是同一灰度级受污染的程度也会不同的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足,提出基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法,该算法根据图像各像素点的受噪程度,得到首次滤波图像和原图像估计直方图,根据该直方图确定模糊隶属度函数,然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波,该算法在不需要期望图像和高斯噪声方差的情况下能有效地去除噪声,同时能够很好地保护图像细节信息。 相似文献
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对椒盐噪声的特点以及标准中值滤波算法存在的不足,提出一种基于支持向量机的改进中值滤波算法. 该算法首先对噪声图像进行中值滤波,并对滤波后图像去模糊化,然后用支持向量机分类确定去模糊化后图像中灰度值为最大值或最小值的像素点是否为噪声点,最后通过支持向量机回归预测将噪声点恢复为原始信号. 仿真实验及仿真结果分析表明该算法可以有效地去除椒盐噪声,且有较高的峰值信噪比. 相似文献
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