本文選題：圖像恢復(fù)　切入點(diǎn)：圖像去噪　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前中值濾波器處理圖像高椒鹽噪聲效果不佳和實(shí)時(shí)性不強(qiáng)等問(wèn)題,提出了一種快速自適應(yīng)四點(diǎn)窗中點(diǎn)濾波(AFMF)方法。首先,為了降低計(jì)算復(fù)雜度,使用簡(jiǎn)單的極值方法檢測(cè)噪聲點(diǎn);然后,摒棄傳統(tǒng)的全點(diǎn)窗口,不用中值濾波,而是在開(kāi)關(guān)濾波和裁剪濾波的基礎(chǔ)上,采用新型的非線性濾波方法:中點(diǎn)濾波,簡(jiǎn)化了算法的流程,提升了算法的計(jì)算效率,提高了去噪效果;最后,從3×3窗口開(kāi)始到由里向外推進(jìn),逐漸增大窗口,形成自適應(yīng)濾波,一直到噪聲點(diǎn)處理完,如此避免了窗口大小參數(shù)的設(shè)置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與AMF、SAMF、MDBUTMF以及DBCWMF相比,AFMF在處理高密度椒鹽噪聲上不僅有更好的去噪性能、更快的運(yùn)行速度(約0.18 s),且無(wú)需設(shè)置參數(shù),可操作性強(qiáng),具有較強(qiáng)的實(shí)用性。
[Abstract]:In order to reduce the computational complexity, a fast adaptive four-point window mid-point filter (AFMFF) method is proposed to solve the problems of poor performance and poor real-time performance of the median filter in the image processing of high pepper and salt noise. First of all, in order to reduce the computational complexity, a fast adaptive four-point window mid-point filtering method is proposed. Using simple extremum method to detect noise points, then, abandoning the traditional full-point window and using the median filter instead of switching filtering and clipping filtering, a new nonlinear filtering method, midpoint filtering, is adopted. The flow of the algorithm is simplified, the computational efficiency of the algorithm is improved, and the denoising effect is improved. Finally, from the 3 脳 3 window to advancing from the inside to the outside, the window is gradually enlarged to form adaptive filtering until the noise point is processed. The experimental results show that compared with DBCWMF and AMF SAMFMF MDBUTMF, it not only has better denoising performance and faster running speed (about 0.18 sg), but also has strong maneuverability in dealing with high-density salt and pepper noise, the experimental results show that, compared with AMF-SAMFF-MDBUTMF and DBCWMF, it not only has better denoising performance, but also has better operation speed (about 0.18 s-1). It has strong practicability.
【作者單位】： 河南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;河南省高校計(jì)算智能與數(shù)據(jù)挖掘工程技術(shù)研究中心;
【基金】：河南省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(132102110209) 河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目(142300410295)~~
【分類號(hào)】：TP391.41;TN713

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳小培;黃端旭;;圖象細(xì)節(jié)保持中值濾波[J];安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1991年01期

2 陳勇,沈永增,計(jì)建炳,李國(guó)軍;一種新的加權(quán)中值濾波的快速算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2003年03期

3 陳家禎;鄭子華;葉鋒;;基于可編程芯片的圖像實(shí)時(shí)中值濾波實(shí)現(xiàn)[J];長(zhǎng)沙大學(xué)學(xué)報(bào);2006年02期

4 王太平;賀昱曜;李剛;;準(zhǔn)米字窗口中值濾波在路面檢測(cè)中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2008年02期

5 張媛媛;;淺析中值濾波[J];科技經(jīng)濟(jì)市場(chǎng);2010年05期

6 王曉霞;蔣東方;林智偉;;嵌入式系統(tǒng)實(shí)時(shí)中值濾波的高效實(shí)現(xiàn)[J];微電子學(xué);2010年06期

7 白松輝;史再峰;郭煒;魏繼增;;一種基于傳輸觸發(fā)架構(gòu)的中值濾波處理器[J];微處理機(jī);2012年01期

8 謝可夫;許悟生;;基于量子理論的圖像中值濾波[J];計(jì)算機(jī)工程;2013年01期

9 楊文瑜,謝式絢;時(shí)間中值濾波對(duì)圖象序列的增強(qiáng)[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);1985年05期

10 徐勝榮;張健;葉秀清;荊仁杰;;實(shí)時(shí)中值濾波硬件實(shí)現(xiàn)的研究[J];電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào);1993年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前7條

1 蔣薇薇;魯昌華;郭銘銘;;改進(jìn)的自適應(yīng)開(kāi)關(guān)中值濾波[A];第九屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集Ⅰ[C];2011年

2 陳德剛;周開(kāi)明;何又雄;;方向信號(hào)測(cè)度約束下的組合中值濾波[A];油氣地球物理實(shí)用新技術(shù)——中國(guó)石化石油勘探開(kāi)發(fā)研究院南京石油物探研究所2005年學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2005年

3 趙娜娜;王向文;劉順蘭;;基于中值濾波與邊緣插值的視頻去隔行算法[A];浙江省電子學(xué)會(huì)2011學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

4 王靜;徐志京;;基于中值濾波和形態(tài)學(xué)的聲納圖像去噪研究[A];全國(guó)第21屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議（CACIS·2010）暨全國(guó)第2屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

5 趙巨波;劉啟濤;吳偉偉;;中值濾波和灰度形態(tài)學(xué)梯度級(jí)聯(lián)的圖像濾波[A];全國(guó)第二屆信號(hào)處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議�？痆C];2008年

6 劉怡;黃自力;;關(guān)于FPGA中值濾波中圖像質(zhì)量的研究[A];2007’促進(jìn)西部發(fā)展聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2007年

7 趙悅;程彥;趙海生;曹春國(guó);;基于中值濾波和平穩(wěn)小波變換的天氣雷達(dá)回波圖像去噪[A];第三屆長(zhǎng)三角氣象科技論壇論文集[C];2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 葉萬(wàn)洲;中值型濾波的收斂性及層疊型濾波[D];南開(kāi)大學(xué);2001年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張興東;卡爾曼濾波在全張量磁梯度數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

2 張建鵬;新型皮革紋理掃描儀控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

3 邱志祺;基于中值濾波與小波變換的圖像去噪研究[D];華北理工大學(xué);2015年

4 陳艷亭;快速的迭代截?cái)嗯判驗(yàn)V波[D];上海大學(xué);2015年

5 王緹;基于小波變換和中值濾波的巖心圖像去噪[D];東北石油大學(xué);2010年

6 劉靜軍;基于FPGA的圖像采集及處理系統(tǒng)研究[D];長(zhǎng)春理工大學(xué);2016年

7 張?zhí)鞁?基于局部二值模式的中值濾波檢測(cè)算法[D];天津大學(xué);2014年

8 葛威;基于FPGA的路面裂紋采集與檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];哈爾濱理工大學(xué);2016年

9 朱志恩;中值濾波技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用研究[D];東北大學(xué);2008年

10 索俊祺;一種新的基于中值濾波的優(yōu)化濾波算法[D];北京郵電大學(xué);2010年

，

本文編號(hào)：1618107