本文關(guān)鍵詞：改進的自適應加權(quán)中值濾波算法

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【摘要】：在分析了自適應算法和中心加權(quán)算法的原理和優(yōu)勢后,提出了一種改進的自適應加權(quán)中值濾波(IAWMF)算法。采用擴展邊緣的方式,使原圖像的所有像素點能夠用噪聲檢測因子進行噪聲檢測,對含有噪聲的圖像采用自適應窗口(N×N)的中心加權(quán)算法進行濾波,可以有效降低鄰域噪聲點對濾波圖像質(zhì)量的影響。仿真結(jié)果表明:改進算法在高濃度椒鹽噪聲條件下獲得的實驗效果峰值信噪比(PSNR)、均值平方誤差(MAE)、均值絕對誤差(MSE)顯著優(yōu)于其他算法,在降噪和保持細節(jié)中取得很好的平衡。
【作者單位】： 武漢科技大學信息科學與工程學院;
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 0引言圖像在實際工作環(huán)境的采集、傳輸、轉(zhuǎn)化過程[1]中,由于受到外界因素(外界光照、傳感器元件的質(zhì)量等)的干擾而出現(xiàn)圖像模糊、破損等現(xiàn)象。因此,這些污染的圖像在進行后續(xù)的圖形分析之前必須要經(jīng)過圖像降噪、濾波等處理。常見的圖像濾波算法根據(jù)空間域去噪可以分為線性濾波

【相似文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 邵州華;多傳感器數(shù)據(jù)融合算法的研究與應用[D];東北大學;2013年

2 朱曉倩;自適應加權(quán)平均濾波器權(quán)系數(shù)的選取[D];暨南大學;2008年

3 姜濱;FSP近區(qū)段含水率預測算法及溫度自適應加權(quán)融合方法研究[D];東北林業(yè)大學;2010年

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本文編號：1168589