發(fā)布時(shí)間：2023-05-10 18:15

　　針對(duì)均值濾波算法降噪精度低、降噪后圖像信息丟失嚴(yán)重以及雙邊濾波在參數(shù)選擇時(shí)不具有自適應(yīng)性、噪聲點(diǎn)檢測(cè)不精確,容易將噪聲放大等問(wèn)題,同時(shí)為了能夠抑制圖像噪聲并保持其邊緣信息和細(xì)節(jié)信息,提出了一種結(jié)合均值濾波與基于泊松核改進(jìn)的雙邊濾波圖像降噪算法。首先利用均值濾波對(duì)噪聲圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后再由利用泊松核改進(jìn)的雙邊濾波對(duì)預(yù)處理圖像進(jìn)行最終降噪,得出兩種算法結(jié)合既可以有效地抑制噪聲,同時(shí)又可以保護(hù)圖像中的邊緣細(xì)節(jié)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)均值濾波以及均值濾波聯(lián)合傳統(tǒng)雙邊濾波算法相比,改進(jìn)算法在降噪的同時(shí),又能夠保留細(xì)節(jié)信息,并能夠提升圖像預(yù)處理的顯示效果,具有較高的實(shí)用價(jià)值。

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)算法分析
    2.1 均值濾波(mean filter, MF)算法
    2.2 傳統(tǒng)雙邊濾波(bilateral filter,BF)
3 本文算法
    3.1 泊松核改進(jìn)的雙邊濾波算法(Poisson bilateral filter,PF)
    3.2 算法步驟
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)一
    4.2 實(shí)驗(yàn)二
5 結(jié)束語(yǔ)



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