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一种基于脉冲噪声检测的图像均值滤波方法 总被引：8，自引：0，他引：8
论文提出了一种针对图像脉冲噪声进行检测,并根据检测结果利用均值滤波方法滤除脉冲噪声的方法。该方法首先采用串行方式,对含有脉冲噪声的图像进行逐点检测,其中判断噪声点的阈值可自适应地调整。采用窗口长度自适应调整和选择性取样的均值滤波方法,对检测到的噪声点进行逐点滤除。该方法既可有效地滤除脉冲噪声,又可以较好地保持图像边缘细节,对图像的后续处理有很好的价值。论文最后给出了实验滤波结果,说明了该方法的有效性。 相似文献
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针对目标跟踪中尺度变化和表观剧烈变化导致的目标跟踪不稳定问题,设计了多通道特征融合的尺度估计策略,提出了基于双相关滤波器的多通道尺度自适应目标跟踪算法。考虑到CN特征对姿态及尺度不敏感,以及HOG特征对光照变化和目标移动都有着较好稳定性,将CN、HOG以及灰度特征进行了特征融合,提升了对于目标表观变化的跟踪鲁棒性。在保证误差风险最小的前提下使用岭回归进行滤波器求解,同时建立了尺度滤波器实现了目标的多尺度判断,使得目标发生尺度变化时能保持稳定的跟踪。使用TB-100数据集在多场景下对算法进行性能测试,证明该算法在目标表观变化、尺度变换、背景干扰等情况下有良好的跟踪效果。 相似文献
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