一种基于脉冲噪声检测的中值滤波方法.doc
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1、一种基于脉冲噪声检测的中值滤波方法Image median filtering algorithm based on impulse noise detection TONG Cheng WANG Shi-tong (College of Information Engineering of Technology Jiangnan University Wuxi Jiangsu 214122 China) Abstract:The paper proposed an algorithm that removes the impulse noise in an image by median f
2、iltering on the basis of the impulse noise detection result.It first mapped the sub image sample space mixing with impulse noise into a supersphere of multidimensions by kernel function,then computed the radius R of the sphere and the vector of sphere center a.Compared the radius R with the distance
3、 that the test sample and sphere center a.If the absolute value of them subtracting was less than a threshold,then inexist noise contrarily exist noise.The median filtering was used to remove the noise. Compareing with the others algorithms,it could verdict accurately the impulse noise much more,the
4、 mode filtering noise was more reasonable,the images range applicability was morebroad,so,it holded better filtering performance. Key words:impulse noise; noise detection; kernel function; one-class classification; median filter(MF) 0 引言 数字图像是许多科学领域获取信息的重要来源,如生物学、医学以及天文学等1。但是实际采集到的图像往往会因为图像采集系统、传输媒介
5、及成像系统等的不完善而引入不同程度的噪声,所以有效的噪声清除工作便成为图像处理中非常关键的一环,接下来的许多工作(如边缘检测、图像分割、特征识别等)都在很大程度上依赖于噪声去除的好坏2。当图像在编码和传输中经过含噪声的线路或被电子感应噪声所污染时,其中使得图像降质的噪声主要是椒盐噪声(即正负脉冲噪声)。 滤除噪声的主要方法是进行图像滤波,对图像滤波的要求是既要去除图像中的噪声,又要保持图像的细节。常用的滤波算法中,均值滤波、中值滤波(MF)和自适应滤波(AMF)使用较广3,4。当噪声污染的概率较小时,中值滤波抑制噪声的能力优于均值滤波;而当噪声污染的概率较大时,均值滤波抑制噪声的能力优于中值滤
6、波。中值滤波对噪声密度低于0.2的图像比较有效。当噪声密度高于0.2时,可以使用自适应滤波对图像噪声进行滤除。但是常用的滤波算法在对噪声图像进行滤波的同时,会模糊图像的细节边缘,使图像的一些重要信息丢失。本文提出一种新的基于图像脉冲噪声检测的中值滤波方法,它可以有效地检测和去除噪声点,保持图像原始信息不被破坏。与其他算法相比,本文提出的算法对噪声的判断更加准确,滤除噪声的方式更加合理,适用的图像范围更广,具有更好的滤波性能。 1 一种新的图像噪声检测算法 为了在滤除脉冲噪声的同时能够保留图像的细节,本文提出了一种新的图像脉冲噪声检测算法基于一类分类算法原理的图像脉冲噪声检测技术。使用这种方法对
7、噪声图像进行降噪处理,能有效地保留图像的细节。 1.1 算法的提出 一类分类方法也称为数据描述,是一类特殊的分类方法,用于描述现有数据的特征,并对新数据进行判断,是否属于原先数据所确定的类别。一类分类方法目前常用于模式分类、知识发现等领域。一类分类方法用于图像噪声检测,能有效地解决降噪与保留图像细节之间的矛盾问题。一类分类问题的一种直接方法就是用一个具有最小体积的超球体将样本集中的全体样本包含起来5。对于样本集: X=X1,X2,X3,Xn(1) 设将样本集中全体样本完全包围所对应的最小球体的半径为R,对应的球心向量为a ,则R、a满足如下优化方程: min Q(R)=R2(2) s.t.R2
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