【摘要】：針對傳統(tǒng)高斯濾波器算法存在邊緣模糊及局部偽影的問題,提出一種改進(jìn)型均值濾波算法,以有效去除圖像中的高密度脈沖噪聲。通過求解圖像直方圖,檢測圖像直方圖的左右2個峰值點,以查找出可疑的噪聲點,進(jìn)而使用灰度值確定其坐標(biāo)。利用圖像像素點周圍灰度值的相似性,在局部窗口選擇遞歸加權(quán)平均值代替被污染的圖像像素點灰度值。結(jié)合自動選擇Canny算子的雙閾值方法,對灰度圖像邊緣進(jìn)行檢測。實驗結(jié)果表明,該算法的算子濾波效果優(yōu)于LOG算子和傳統(tǒng)灰度Canny算子,且具有較好的穩(wěn)定性。
[Abstract]:In order to solve the problem of edge blur and local artifacts in the traditional Gao Si filter algorithm, an improved mean filtering algorithm is proposed to effectively remove the high density impulse noise from the image. By solving the image histogram, the left and right peak points of the image histogram are detected to find out the suspicious noise points, and then the coordinates are determined by using the gray value. Based on the similarity of gray values around image pixels, the recurrent weighted average value is selected in the local window to replace the gray values of contaminated image pixels. Combined with the double threshold method of automatic selection of Canny operator, the edge of gray image is detected. The experimental results show that the filtering effect of the algorithm is better than that of LOG operator and traditional gray Canny operator, and it has good stability.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61372087)
【分類號】：TP391.41

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