量子衍生坍缩形态学滤波 |
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作者姓名: | 谢可夫 周心一 许光平 |
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作者单位: | 1)(湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所,长沙 410081) 2)(湖南师范大学物理与信息学院,长沙 410081) |
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基金项目: | 湖南省自然科学基金项目(07JJ6131) |
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摘 要: | 为了更有效地滤除数字图像中的噪声,受量子信息处理理论启发,将传统的形态学运算结构元素扩展到叠加态结构元素以更有利于图像的去噪。由于叠加态结构元素只有尺度范围,没有固定的大小和形状,因此可表示为该尺度范围内的各种不同大小和形状的传统结构元素的线性叠加,并在受到测量时可坍缩到其中的某一传统结构元素。该文首先定义了一个基于叠加态结构元素的坍缩形态学算子,然后在此基础上构建了一种基于均方差的自适应形态滤波方法。计算机仿真实验表明,该滤波方法与中值滤波和传统的形态滤波方法相比较,有更强的噪声滤除能力,并且对噪声的强度不敏感。
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关 键 词: | 自适应图像滤波 数学形态学 量子衍生算法 |
收稿时间: | 2007-07-02 |
修稿时间: | 2008-01-16 |
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