本文選題：高斯噪聲 + 均值濾波��； 參考：《渤海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年04期

【摘要】：提出了一種加權(quán)的濾波算法,以3×3濾波窗口為中心,先將濾波窗口劃分左上、右上、左下、右下四個(gè)2×2大小的子窗口,求出這些窗口的中值像素點(diǎn),然后求出每個(gè)中值像素點(diǎn)與它們的均值差的絕對值,利用這些絕對值的平均值采用歸一化方法計(jì)算出權(quán)值.最后將這些中值與它們對應(yīng)的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算,結(jié)果作為中心點(diǎn)的濾波輸出.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,本文算法對高斯噪聲具有較強(qiáng)的去噪能力,較好地保護(hù)了圖像的邊緣等細(xì)節(jié),濾波性能高于傳統(tǒng)中值濾波算法和傳統(tǒng)均值濾波算法.
[Abstract]:In this paper, a weighted filtering algorithm is proposed. The filter window is divided into four sub-windows (upper left, upper right, bottom left and bottom right) with 3 脳 3 filter window as the center, and the median pixels of these windows are obtained. Then, the absolute value of the difference between each median pixel and their mean value is obtained, and the weight value is calculated by using the average value of these absolute values. Finally, these mean values and their corresponding weights are weighted, and the result is taken as the filter output of the center point. The simulation results show that the proposed algorithm has better denoising ability to Gao Si noise and better protection of image edge and the filtering performance is better than the traditional median filtering algorithm and the traditional mean filter algorithm.
【作者單位】： 渤海大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No:61473045) 遼寧省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No:2014020141) 遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目(No:L16BJY001) 遼寧省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃2015年度立項(xiàng)課題(No:JG15DB028)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1920826