本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微積分的圖像去噪與增強(qiáng)算法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的圖像去噪算法容易忽視圖像紋理細(xì)節(jié)的問題,首先提出一種全局自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階積分去噪算法。該算法可以在去除圖像噪聲的同時(shí),對(duì)圖像的紋理進(jìn)行一定的保留。其次在全局自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)一類低強(qiáng)度椒鹽噪聲提出另一種基于小概率策略的自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微積分圖像去噪與增強(qiáng)算法,該算法將圖像中噪聲點(diǎn)的出現(xiàn)視為小概率事件并進(jìn)行分割,然后再采用自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階積分對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行處理的同時(shí),采用自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微分對(duì)圖像的紋理進(jìn)行增強(qiáng)和保留。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩種方法都可以達(dá)到較好的去噪效果,其中基于小概率策略的自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階算法在去噪的同時(shí)更具有增強(qiáng)圖像的邊緣的效果。
【作者單位】： 華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 分?jǐn)?shù)階 自適應(yīng) 圖像去噪 圖像增強(qiáng) 梯度 階次
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(61174098,60673178)資助課題
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言數(shù)字圖像在采集和傳輸?shù)倪^程中不可避免的受到噪聲的影響,導(dǎo)致后續(xù)的分割和識(shí)別等圖像處理過程中出現(xiàn)一定的困難,因此圖像去噪算法的研究是數(shù)字圖像處理中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)提出了幾種經(jīng)典的圖像去噪算法,如文獻(xiàn)[1]中的非局部均值濾波、文獻(xiàn)[2]中的卡爾曼濾

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：951447