邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法

针对现有滤波算法在噪声检测与去除上存在的相应缺陷,提出了邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法,对噪声检测与去除方法分别进行改进。算法根据噪声的灰度特征进行噪声检测,再基于邻域像素的相关性,用邻域的均值作进一步的检测;运用基于高斯曲面的加权算子,以迭代的方式,用邻域中信号像素的加权中值对噪声进行去除。实验结果证明,相对于现有滤波算法,所提算法具有更好的去噪性能,在保持高信噪比的同时,能很好地保持图像的纹理结构。     

消除椒盐噪声的基于纹理特征的决策滤波

图像中椒盐噪声的有效去除,取决于噪声检测和噪声灰度估测的准确性,但现有的滤波算法在噪声检测和噪声灰度估测上的准确性不高。因此,提出了基于图像纹理特征的决策滤波算法。算法根据椒盐噪声的灰度最值特征和独立性,以及图像纹理的特征进行噪声检测,将噪声与信号像素准确地区分开。算法根据纹理中像素灰度的平滑变化特征,将邻域中的信号像素进行分组,然后基于相关性与正态概率分布的意义,取与邻域均值最接近的分组的中值作为噪声像素的估测值。实验的结果证明,所提出的算法检测噪声更加准确,其去噪结果对应的峰值信噪比(PSNR)比现有的算法平均提高1.9 dB以上,图像增强因子(IEF)比现有的算法平均提高119以上。因此,相对于现有的算法,所提出的算法在去噪性能上具有显著的优越性。