基于高概率椒盐噪声的模糊滤波器在图像恢复中的算法设计

Zjianeng

摘要： 高概率椒盐噪声对数字图像的重度污染大量存在，如要消除信息少且噪点集中的噪声存在诸多困难； 而低概率椒盐噪声对数字图像的轻度污染虽然可完全滤除，但在实际图像恢复中又缺少普遍意义．本文基于灰度值空 间的模糊划分和描述灰度水平的模糊数，采用极值法对高概率噪声实施检测并建立恰当滤波窗口，应用广义重心去模 糊化法和非噪声点对应的隶属函数设计一种新模糊滤波器．最后，通过仿真实例获得该滤波器可有效地过滤数字图像 中高概率椒盐噪声，并说明它的去噪性能优于其他常见滤波器． 关键词： 高概率椒盐噪声；模糊划分；恰当滤波窗口；模糊滤波器；图像恢复
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      一般图像在形成、传输和处理等过程中会产生噪 声，从而使图像质量下降，而椒盐噪声是降低图像质量 的主要因素之一．由于椒盐噪声主要为亮点和暗点噪 声，其灰度值与邻域内其他像素点会有明显的不同，故 椒盐噪声的滤除效果直接影响到图像后续的处理，例 如：图像压缩和图像分割等．此外，一般线性滤波器在处 理椒盐噪声中效果并不佳，而非线性滤波器在滤除噪声 和保留图像细节方面会有更好的效果.
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2020-11-4 10:44 上传

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去噪性能优于其他常见滤波器